Você pode pensar nela como uma *função de operação de rota* sem o "decorador" (sem a linha `@app.get("/some-path")`).

E com qualquer retorno que você desejar.

Neste caso, a dependência espera por:

* Um parâmetro de consulta opcional `q` do tipo `str`.
* Um parâmetro de consulta opcional `skip` do tipo `int`, e igual a `0` por padrão.

Vamos a revisar esos conceptos de despliegue de antes:

* Seguridad - HTTPS
* Ejecución al inicio
* Reinicios
* **Replicación (el número de procesos en ejecución)**
* Memoria
* Pasos previos antes de empezar

Hasta este punto, con todos los tutoriales en la documentación, probablemente has estado ejecutando un **programa de servidor**, por ejemplo, usando el comando `fastapi`, que ejecuta Uvicorn, corriendo un **solo proceso**.

Puedes usar esta plantilla para comenzar, ya que incluye gran parte de la configuración inicial, seguridad, base de datos y algunos endpoints de API ya hechos para ti.

```http
https://example.com/items/?limit=10&tool=plumbus
```

Recibirán un response de **error** que les indica que el parámetro query `tool` no está permitido:

```json
{
    "detail": [
        {
            "type": "extra_forbidden",
            "loc": ["query", "tool"],
            "msg": "Extra inputs are not permitted",
            "input": "plumbus"

Este es el response usado por defecto en **FastAPI**, como leíste arriba.

/// note | Nota Técnica

Pero si declaras un response model o un tipo de retorno, eso se usará directamente para serializar los datos a JSON, y se devolverá directamente un response con el media type correcto para JSON, sin usar la clase `JSONResponse`.

Esta es la forma ideal de obtener el mejor rendimiento.

///

{* ../../docs_src/path_params/tutorial002_py310.py hl[7] *}

En este caso, `item_id` se declara como un `int`.

/// check | Revisa

Esto te dará soporte del editor dentro de tu función, con chequeo de errores, autocompletado, etc.

///

## <dfn title="también conocido como: serialización, parsing, marshalling">Conversión</dfn> de datos { #data-conversion }

---

Si usas PyCharm, puedes:

* Abrir el menú "Run".
* Seleccionar la opción "Debug...".
* Luego aparece un menú contextual.
* Selecciona el archivo para depurar (en este caso, `main.py`).

Luego, iniciará el servidor con tu código **FastAPI**, deteniéndose en tus puntos de interrupción, etc.

Así es como podría verse:

## Desactivar el resaltado de sintaxis { #disable-syntax-highlighting }

Por ejemplo, podrías desactivar el resaltado de sintaxis en Swagger UI.

Sin cambiar la configuración, el resaltado de sintaxis está activado por defecto:

<img src="/img/tutorial/extending-openapi/image02.png">

Pero puedes desactivarlo estableciendo `syntaxHighlight` en `False`:

{* ../../docs_src/configure_swagger_ui/tutorial001_py310.py hl[3] *}

Para más detalles sobre la extensión, consulta el README en el [repositorio de GitHub](https://github.com/fastapi/fastapi-vscode).

## Configuración e instalación { #setup-and-installation }

Dessa forma, você pode criar um token com um prazo de expiração, digamos, de 1 semana. E então, quando o usuário voltar no dia seguinte com o token, você sabe que ele ainda está logado no seu sistema.