- 🦇 Soporte para modo oscuro.
- 🐋 [Docker Compose](https://www.docker.com) para desarrollo y producción.
- 🔒 Hashing seguro de contraseñas por defecto.
- 🔑 Autenticación con tokens JWT.
- 📫 Recuperación de contraseñas basada en email.
- ✅ Pruebas con [Pytest](https://pytest.org).
- 📞 [Traefik](https://traefik.io) como proxy inverso / balanceador de carga.

De la misma forma que con los modelos de Pydantic, declaras atributos de clase con anotaciones de tipos, y posiblemente, valores por defecto.

Puedes usar todas las mismas funcionalidades de validación y herramientas que usas para los modelos de Pydantic, como diferentes tipos de datos y validaciones adicionales con `Field()`.

//// tab | Pydantic v2

#!/bin/bash

sudo sysctl net.ipv6.conf.all.disable_ipv6=0

remote=$(git remote get-url upstream)
if test "$remote" != "******@****.***:minio/minio.git"; then
	echo "Script requires that the 'upstream' remote is set to ******@****.***:minio/minio.git"
	exit 1
fi

git remote update upstream && git checkout master && git rebase upstream/master

release=$(git describe --abbrev=0 --tags)

docker buildx build --push --no-cache \

/// warning | Advertencia

Antes de establecer `convert_underscores` a `False`, ten en cuenta que algunos proxies y servidores HTTP no permiten el uso de headers con guiones bajos.

///

## Headers duplicados

Es posible recibir headers duplicados. Eso significa, el mismo header con múltiples valores.

Puedes definir esos casos usando una lista en la declaración del tipo.

```Python
{
    "name": "Barz",
    "price": 3,
    "description": None,
}
```

debido a que no incluye el atributo ya almacenado `"tax": 20.2`, el modelo de entrada tomaría el valor por defecto de `"tax": 10.5`.

Y los datos se guardarían con ese "nuevo" `tax` de `10.5`.

## Actualizaciones parciales con `PATCH`

///

### Incluir un `APIRouter` con un `prefix`, `tags`, `responses`, y `dependencies` personalizados

Ahora, imaginemos que tu organización te dio el archivo `app/internal/admin.py`.

Contiene un `APIRouter` con algunas *path operations* de administración que tu organización comparte entre varios proyectos.

Pero al mismo tiempo, las funciones definidas con `async def` deben ser "awaited". Por lo tanto, las funciones con `async def` solo se pueden llamar dentro de funciones definidas con `async def` también.

Entonces, sobre el huevo y la gallina, ¿cómo llamas a la primera función `async`?

Comencemos con un ejemplo y luego veámoslo en detalle.

Creamos una función asíncrona `lifespan()` con `yield` así:

{* ../../docs_src/events/tutorial003.py hl[16,19] *}

Allí puedes seleccionar "Releases only".

Al hacerlo, recibirás notificaciones (en tu email) cada vez que haya un nuevo lanzamiento (una nueva versión) de **FastAPI** con correcciones de bugs y nuevas funcionalidades.

## Conéctate con el autor

Puedes conectar <a href="https://tiangolo.com" class="external-link" target="_blank">conmigo (Sebastián Ramírez / `tiangolo`)</a>, el autor.

Puedes:

Declaras la "forma" de los datos como clases con atributos.

Y cada atributo tiene un tipo.

Entonces creas un instance de esa clase con algunos valores y validará los valores, los convertirá al tipo adecuado (si es el caso) y te dará un objeto con todos los datos.

Y obtienes todo el soporte del editor con ese objeto resultante.

Un ejemplo de la documentación oficial de Pydantic: