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## Conceptos de Despliegue { #deployment-concepts }

Estos ejemplos ejecutan el programa del servidor (por ejemplo, Uvicorn), iniciando **un solo proceso**, escuchando en todas las IPs (`0.0.0.0`) en un puerto predefinido (por ejemplo, `80`).

Esta es la idea básica. Pero probablemente querrás encargarte de algunas cosas adicionales, como:

* Seguridad - HTTPS

## OpenAPI condicional desde configuraciones y variables de entorno { #conditional-openapi-from-settings-and-env-vars }

Puedes usar fácilmente las mismas configuraciones de Pydantic para configurar tu OpenAPI generado y las interfaces de usuario de la documentación.

Por ejemplo:

### Crear metadata para etiquetas { #create-metadata-for-tags }

Probemos eso en un ejemplo con etiquetas para `users` y `items`.

Crea metadata para tus etiquetas y pásala al parámetro `openapi_tags`:

{* ../../docs_src/metadata/tutorial004_py39.py hl[3:16,18] *}

Nota que puedes utilizar Markdown dentro de las descripciones, por ejemplo "login" se mostrará en negrita (**login**) y "fancy" se mostrará en cursiva (_fancy_).

## Ejemplo { #example }

Aquí tienes un ejemplo de una *path operation* con parámetros usando algunos de los tipos anteriores.

{* ../../docs_src/extra_data_types/tutorial001_an_py310.py hl[1,3,12:16] *}

Nota que los parámetros dentro de la función tienen su tipo de dato natural, y puedes, por ejemplo, realizar manipulaciones de fechas normales, como:

FastAPI convierte las configuraciones a **JSON** para hacerlas compatibles con JavaScript, ya que eso es lo que Swagger UI necesita.

## 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">

Luego, detrás de escena, pondría esos datos compatibles con JSON (por ejemplo, un `dict`) dentro de un `JSONResponse` que se usaría para enviar el response al cliente.

Pero puedes devolver un `JSONResponse` directamente desde tus *path operations*.

Esto podría ser útil, por ejemplo, para devolver headers o cookies personalizados.

## Devolver una `Response` { #return-a-response }

# Clases como dependencias { #classes-as-dependencies }

Antes de profundizar en el sistema de **Inyección de Dependencias**, vamos a mejorar el ejemplo anterior.

## Un `dict` del ejemplo anterior { #a-dict-from-the-previous-example }

En el ejemplo anterior, estábamos devolviendo un `dict` de nuestra dependencia ("dependable"):

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py hl[9] *}

Esto es porque se espera que **tus usuarios** definan el actual **URL path** donde quieren recibir la request del webhook de alguna otra manera (por ejemplo, un panel web).

### Revisa la documentación { #check-the-docs }

Puedes usar el `jsonable_encoder` para convertir los datos de entrada en datos que se puedan almacenar como JSON (por ejemplo, con una base de datos NoSQL). Por ejemplo, convirtiendo `datetime` a `str`.

{* ../../docs_src/body_updates/tutorial001_py310.py hl[28:33] *}

`PUT` se usa para recibir datos que deben reemplazar los datos existentes.

# Parámetros de Query y Validaciones de String { #query-parameters-and-string-validations }

**FastAPI** te permite declarar información adicional y validación para tus parámetros.

Tomemos esta aplicación como ejemplo:

{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial001_py310.py hl[7] *}