Los contenedores (principalmente contenedores de Linux) son una forma muy **ligera** de empaquetar aplicaciones incluyendo todas sus dependencias y archivos necesarios, manteniéndolos aislados de otros contenedores (otras aplicaciones o componentes) en el mismo sistema.

* `le`: `l`ess than or `e`qual

/// info | Información

`Query`, `Path` y otras clases que verás más adelante son subclases de una clase común `Param`.

Todas ellas comparten los mismos parámetros para validación adicional y metadatos que has visto.

///

/// note | Detalles técnicos

Cuando importas `Query`, `Path` y otros de `fastapi`, en realidad son funciones.

JSON Schema no tenía `examples`, así que OpenAPI añadió su propio campo `example` a su versión modificada.

OpenAPI también añadió los campos `example` y `examples` a otras partes de la especificación:

* [`Parameter Object` (en la especificación)](https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/blob/main/versions/3.1.0.md#parameter-object) que era usado por FastAPI:
    * `Path()`
    * `Query()`

Puedes pasar a tus *decoradores de path operation* un parámetro `responses`.

Recibe un `dict`: las claves son los códigos de estado para cada response (como `200`), y los valores son otros `dict`s con la información para cada uno de ellos.

Cada uno de esos `dict`s de response puede tener una clave `model`, conteniendo un modelo de Pydantic, así como `response_model`.

///

/// check | Revisa

Los parámetros `prefix`, `tags`, `responses`, y `dependencies` son (como en muchos otros casos) solo una funcionalidad de **FastAPI** para ayudarte a evitar la duplicación de código.

///

### Importar las dependencias { #import-the-dependencies }

$ cd awesome-project
```

</div>

## Crea un Entorno Virtual { #create-a-virtual-environment }

Cuando empiezas a trabajar en un proyecto de Python **por primera vez**, crea un entorno virtual **<dfn title="hay otras opciones, esto es solo una guía sencilla">dentro de tu proyecto</dfn>**.

/// tip | Consejo

Solo necesitas hacer esto **una vez por proyecto**, no cada vez que trabajas.

///

//// tab | `venv`

```console
$ fastapi dev main.py
```

Pero tendrías que recordar pasar el path correcto cada vez que llames al comando `fastapi`.

Además, otras herramientas podrían no ser capaces de encontrarlo, por ejemplo la [Extensión de VS Code](../editor-support.md) o [FastAPI Cloud](https://fastapicloud.com), así que se recomienda usar el `entrypoint` en `pyproject.toml`.

Hay varias alternativas, incluyendo:

* [Uvicorn](https://www.uvicorn.dev/): un servidor ASGI de alto rendimiento.
* [Hypercorn](https://hypercorn.readthedocs.io/): un servidor ASGI compatible con HTTP/2 y Trio entre otras funcionalidades.
* [Daphne](https://github.com/django/daphne): el servidor ASGI construido para Django Channels.
* [Granian](https://github.com/emmett-framework/granian): Un servidor HTTP Rust para aplicaciones en Python.

Podrías llamar a esa misma función en otros lugares sin FastAPI, y funcionaría como se espera. Si hay un parámetro requerido (sin un valor por defecto), tu editor te avisará con un error, Python también se quejará si lo ejecutas sin pasar el parámetro requerido.

	fi

	(cd "${MC_BUILD_DIR}" && go build -o "$WORK_DIR/mc")

	# remove mc source.
	purge "${MC_BUILD_DIR}"

	"${WORK_DIR}/mc" cp --quiet -r "buildscripts/cicd-corpus/" "${WORK_DIR}/cicd-corpus/"

	"${MINIO[@]}" --address ":$start_port" "${WORK_DIR}/cicd-corpus/disk{1...5}" >"${WORK_DIR}/server1.log" 2>&1 &
	pid=$!
	disown $pid
	sleep 5

	if ! ps -p ${pid} 1>&2 >/dev/null; then
		echo "server1 log:"