Cuando un **contenedor** se inicia, ejecutará ese comando/programa (aunque puedes sobrescribirlo y hacer que ejecute un comando/programa diferente).

Por padrão, o **FastAPI** irá converter automaticamente o valor do retorno para JSON utilizando o `jsonable_encoder` explicado em [JSON Compatible Encoder](../tutorial/encoder.md){.internal-link target=_blank}.

Então, por baixo dos panos, ele incluiria esses dados compatíveis com JSON (e.g. um `dict`) dentro de uma `JSONResponse` que é utilizada para enviar uma resposta para o cliente.

Mas você pode retornar a `JSONResponse` diretamente nas suas *operações de rota*.

Ela apenas retorna uma resposta JSON com o resultado do método `.openapi()` da aplicação.

Por padrão, o que o método `.openapi()` faz é verificar se a propriedade `.openapi_schema` tem conteúdo e retorná-lo.

Se não tiver, ele gera o conteúdo usando a função utilitária em `fastapi.openapi.utils.get_openapi`.

E essa função `get_openapi()` recebe como parâmetros:

* `title`: O título do OpenAPI, exibido na documentação.

# Tutoriel - Guide utilisateur - Introduction

Ce tutoriel vous montre comment utiliser **FastAPI** avec la plupart de ses fonctionnalités, étape par étape.

Chaque section s'appuie progressivement sur les précédentes, mais elle est structurée de manière à séparer les sujets, afin que vous puissiez aller directement à l'un d'entre eux pour résoudre vos besoins spécifiques en matière d'API.

Il est également conçu pour fonctionner comme une référence future.

**"Inyección de Dependencias"** significa, en programación, que hay una manera para que tu código (en este caso, tus *path operation functions*) declare las cosas que necesita para funcionar y utilizar: "dependencias".

Y luego, ese sistema (en este caso **FastAPI**) se encargará de hacer lo que sea necesario para proporcionar a tu código esas dependencias necesarias ("inyectar" las dependencias).

Esto es muy útil cuando necesitas:

///

### `examples` de Pydantic y FastAPI { #pydantic-and-fastapi-examples }

Cuando añades `examples` dentro de un modelo de Pydantic, usando `schema_extra` o `Field(examples=["algo"])`, ese ejemplo se añade al **JSON Schema** para ese modelo de Pydantic.

Y ese **JSON Schema** del modelo de Pydantic se incluye en el **OpenAPI** de tu API, y luego se usa en la interfaz de documentación.

* `skip`: con un valor de `0`
* `limit`: con un valor de `10`

Como son parte de la URL, son "naturalmente" strings.

Pero cuando los declaras con tipos de Python (en el ejemplo anterior, como `int`), son convertidos a ese tipo y validados respecto a él.

Todo el mismo proceso que se aplica para los parámetros de path también se aplica para los parámetros de query:

* Soporte del editor (obviamente)

Você ainda pode usar a maior parte dos recursos no **FastAPI** com o conhecimento do [Tutorial - Guia de Usuário](../tutorial/index.md){.internal-link target=_blank}.

Isso ainda é suportado graças ao **Pydantic**, pois ele tem <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/dataclasses/#use-of-stdlib-dataclasses-with-basemodel" class="external-link" target="_blank">suporte interno para `dataclasses`</a>.

Então, mesmo com o código acima que não usa Pydantic explicitamente, o FastAPI está usando Pydantic para converter essas dataclasses padrão para a versão do Pydantic.

E claro, ele suporta o mesmo:

* validação de dados

FastAPI ha tenido compatibilidad con Pydantic v1 o v2 desde la versión 0.100.0.

Si tenías instalado Pydantic v2, lo usaba. Si en cambio tenías Pydantic v1, usaba ese.

Pydantic v1 está deprecado y su soporte se eliminará en las próximas versiones de FastAPI, deberías migrar a Pydantic v2. Así obtendrás las funcionalidades, mejoras y correcciones más recientes.

/// warning | Advertencia