Desde que se lanzó **Pydantic v2**, el OpenAPI generado es un poco más exacto y **correcto** que antes. 😎

De hecho, en algunos casos, incluso tendrá **dos JSON Schemas** en OpenAPI para el mismo modelo Pydantic, para entrada y salida, dependiendo de si tienen **valores por defecto**.

Veamos cómo funciona eso y cómo cambiarlo si necesitas hacerlo.

Entonces podrías tener un archivo `test_main.py` con tus pruebas. Podría estar en el mismo paquete de Python (el mismo directorio con un archivo `__init__.py`):

``` hl_lines="5"
.
├── app
│   ├── __init__.py
│   ├── main.py
│   └── test_main.py
```

Debido a que este archivo está en el mismo paquete, puedes usar importaciones relativas para importar el objeto `app` desde el módulo `main` (`main.py`):

/// note | Detalles técnicos

También podrías usar `from starlette.templating import Jinja2Templates`.

**FastAPI** proporciona el mismo `starlette.templating` como `fastapi.templating`, solo como una conveniencia para ti, el desarrollador. Pero la mayoría de los responses disponibles vienen directamente de Starlette. Lo mismo con `Request` y `StaticFiles`.

///

## Escribiendo plantillas { #writing-templates }

"Hacer hashing" significa convertir algún contenido (una contraseña en este caso) en una secuencia de bytes (solo un string) que parece un galimatías.

Siempre que pases exactamente el mismo contenido (exactamente la misma contraseña) obtienes exactamente el mismo galimatías.

Pero no puedes convertir del galimatías de nuevo a la contraseña.

### Por qué usar hashing de contraseñas { #why-use-password-hashing }

En un escenario avanzado donde sabes que necesitas que la dependencia se llame en cada paso (posiblemente varias veces) en el mismo request en lugar de usar el valor "en caché", puedes establecer el parámetro `use_cache=False` al usar `Depends`:

//// tab | Python 3.10+

El proceso que ocurre cuando tu aplicación API llama a la *API externa* se llama un "callback". Porque el software que escribió el desarrollador externo envía un request a tu API y luego tu API hace un *callback*, enviando un request a una *API externa* (que probablemente fue creada por el mismo desarrollador).

# Formularios y archivos del request { #request-forms-and-files }

Puedes definir archivos y campos de formulario al mismo tiempo usando `File` y `Form`.

/// info | Información

Para recibir archivos subidos y/o form data, primero instala [`python-multipart`](https://github.com/Kludex/python-multipart).

Asegúrate de crear un [entorno virtual](../virtual-environments.md), actívalo y luego instálalo, por ejemplo:

```console
$ pip install python-multipart

///

### Pydantic v1 e v2 na mesma aplicação { #pydantic-v1-and-v2-on-the-same-app }

Não é **suportado** pelo Pydantic ter um modelo do Pydantic v2 com campos próprios definidos como modelos do Pydantic v1, ou vice-versa.

```mermaid
graph TB

Pero aquí está el punto clave.

El tema de seguridad e inyección de dependencias se escribe una vez.

Y puedes hacerlo tan complejo como desees. Y aún así, tenerlo escrito solo una vez, en un solo lugar. Con toda la flexibilidad.

Pero puedes tener miles de endpoints (*path operations*) usando el mismo sistema de seguridad.

///

### [Hug](https://github.com/hugapi/hug) { #hug }

Hug fue uno de los primeros frameworks en implementar la declaración de tipos de parámetros API usando las anotaciones de tipos de Python. Esta fue una gran idea que inspiró a otras herramientas a hacer lo mismo.