También hay un frontend en

```
http://localhost:8000
```

/// tip | Consejo

Ten en cuenta que ambos tienen el mismo host.

///

Luego, usando el frontend, puedes hacer que el agente de IA haga cosas en tu nombre.

Como está corriendo localmente y no en Internet abierta, decides no tener ninguna autenticación configurada, confiando simplemente en el acceso a la red local.

Aporta la misma **experiencia de desarrollador** de crear apps con FastAPI al **desplegarlas** en la nube. 🎉

También se encargará de la mayoría de las cosas que necesitas al desplegar una app, como:

* HTTPS
* Replicación, con autoescalado basado en requests
* etc.

El `dict` `scope` y la función `receive` son ambos parte de la especificación ASGI.

Y esas dos cosas, `scope` y `receive`, son lo que se necesita para crear una nueva *Request instance*.

Para aprender más sobre el `Request`, revisa [la documentación de Starlette sobre Requests](https://www.starlette.dev/requests/).

///

///

## OpenID Connect { #openid-connect }

OpenID Connect es otra especificación, basada en **OAuth2**.

Solo extiende OAuth2 especificando algunas cosas que son relativamente ambiguas en OAuth2, para intentar hacerla más interoperable.

Por ejemplo, el login de Google usa OpenID Connect (que internamente usa OAuth2).

* `float`
* `bool`
* `bytes`

{* ../../docs_src/python_types/tutorial005_py310.py hl[1] *}

### Módulo `typing` { #typing-module }

Para algunos casos adicionales, podrías necesitar importar algunas cosas del módulo `typing` de la standard library, por ejemplo cuando quieres declarar que algo tiene "cualquier tipo", puedes usar `Any` de `typing`:

```python
from typing import Any


def some_function(data: Any):

También puedes usar `response_model=None` para desactivar la creación de un modelo de response para esa *path operation*, podrías necesitar hacerlo si estás añadiendo anotaciones de tipos para cosas que no son campos válidos de Pydantic, verás un ejemplo de eso en una de las secciones a continuación.

## Devolver los mismos datos de entrada { #return-the-same-input-data }

```Python hl_lines="1"
async def get_burgers(number: int):
    # Hacer algunas cosas asíncronas para crear las hamburguesas
    return burgers
```

...en lugar de `def`:

```Python hl_lines="2"
# Esto no es asíncrono
def get_sequential_burgers(number: int):
    # Hacer algunas cosas secuenciales para crear las hamburguesas
    return burgers
```

Si generas un cliente para una app de FastAPI usando tags, normalmente también separará el código del cliente basándose en los tags.

De esta manera podrás tener las cosas ordenadas y agrupadas correctamente para el código del cliente:

<img src="/img/tutorial/generate-clients/image06.png">

En este caso tienes:

* `ItemsService`
* `UsersService`

Por ejemplo, hay una [Imagen de Python](https://hub.docker.com/_/python) oficial.

Y hay muchas otras imágenes para diferentes cosas como bases de datos, por ejemplo para:

* [PostgreSQL](https://hub.docker.com/_/postgres)
* [MySQL](https://hub.docker.com/_/mysql)
* [MongoDB](https://hub.docker.com/_/mongo)
* [Redis](https://hub.docker.com/_/redis), etc.

### Resumen { #summary }

Solía decir que no me gustaba mucho la historia... y mírame ahora dando lecciones de "historia tecnológica". 😅