Entonces, es una función generadora que transfiere el trabajo de "generar" a algo más internamente.

    Al hacerlo de esta manera, podemos ponerlo en un bloque `with`, y de esa manera, asegurarnos de que el objeto similar a un archivo se cierre después de finalizar.

/// tip | Consejo

Y si declaraste un `response_model`, aún se usará para filtrar y convertir el objeto que devolviste.

**FastAPI** usará ese response *temporal* para extraer los headers (también cookies y el código de estado), y los pondrá en el response final que contiene el valor que devolviste, filtrado por cualquier `response_model`.

También puedes declarar el parámetro `Response` en dependencias y establecer headers (y cookies) en ellas.

Para esto, usa el módulo estándar de Python <a href="https://docs.python.org/3/library/secrets.html" class="external-link" target="_blank">`secrets`</a> para verificar el nombre de usuario y la contraseña.

`secrets.compare_digest()` necesita tomar `bytes` o un `str` que solo contenga caracteres ASCII (los carácteres en inglés), esto significa que no funcionaría con caracteres como `á`, como en `Sebastián`.

# Tipos de Datos Extra { #extra-data-types }

Hasta ahora, has estado usando tipos de datos comunes, como:

* `int`
* `float`
* `str`
* `bool`

Pero también puedes usar tipos de datos más complejos.

Y seguirás teniendo las mismas funcionalidades como hasta ahora:

* Gran soporte de editor.
* Conversión de datos de requests entrantes.
* Conversión de datos para datos de response.
* Validación de datos.

Y si declaraste un `response_model`, todavía se utilizará para filtrar y convertir el objeto que devolviste.

**FastAPI** utilizará ese response *temporal* para extraer las cookies (también los headers y el código de estado), y las pondrá en el response final que contiene el valor que devolviste, filtrado por cualquier `response_model`.

También puedes declarar el parámetro `Response` en las dependencias, y establecer cookies (y headers) en ellas.

FastAPI está construido sobre **Pydantic**, y te he estado mostrando cómo usar modelos de Pydantic para declarar requests y responses.

Pero FastAPI también soporta el uso de <a href="https://docs.python.org/3/library/dataclasses.html" class="external-link" target="_blank">`dataclasses`</a> de la misma manera:

{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial001_py310.py hl[1,6:11,18:19] *}

Puedes crear aplicaciones de producción con **FastAPI** ahora mismo (y probablemente ya lo has estado haciendo desde hace algún tiempo), solo debes asegurarte de que utilizas una versión que funciona correctamente con el resto de tu código.

## Fija tu versión de `fastapi` { #pin-your-fastapi-version }

/// check | Inspiró a **FastAPI** a

Definir validaciones extra para tipos de datos usando el valor "default" de los atributos del modelo. Esto mejora el soporte del editor y no estaba disponible en Pydantic antes.

## Recapitulación { #recap }

Usa múltiples modelos Pydantic y hereda libremente para cada caso.

///

Sin embargo, aunque no estamos usando la funcionalidad integrada por defecto, aún estamos usando un modelo Pydantic para generar manualmente el JSON Schema para los datos que queremos recibir en YAML.

Luego usamos el request directamente, y extraemos el cuerpo como `bytes`. Esto significa que FastAPI ni siquiera intentará parsear la carga útil del request como JSON.