De esa manera, no tienes que leerlo todo primero en memoria, y puedes pasar esa función generadora al `StreamingResponse`, y devolverlo.

Esto incluye muchos paquetes para interactuar con almacenamiento en la nube, procesamiento de video y otros.

{* ../../docs_src/custom_response/tutorial008.py hl[2,10:12,14] *}

* Integración con **GraphQL** usando <a href="https://strawberry.rocks" class="external-link" target="_blank">Strawberry</a> y otros paquetes.
* Muchas funcionalidades extra (gracias a Starlette) como:
    * **WebSockets**
    * pruebas extremadamente fáciles basadas en HTTPX y `pytest`
    * **CORS**
    * **Sesiones de Cookies**
    * ...y más.

Y también que tu código será muy compatible con muchas otras herramientas y paquetes de Python. 🚀

///

## Anotaciones de tipos en **FastAPI**

**FastAPI** aprovecha estas anotaciones de tipos para hacer varias cosas.

De hecho, sería común usar Requests *dentro* de una aplicación FastAPI.

Aun así, FastAPI se inspiró bastante en Requests.

**Requests** es un paquete para *interactuar* con APIs (como cliente), mientras que **FastAPI** es un paquete para *construir* APIs (como servidor).

Están, más o menos, en extremos opuestos, complementándose entre sí.

**FastAPI CLI** es un programa de línea de comandos que puedes usar para servir tu aplicación FastAPI, gestionar tu proyecto FastAPI, y más.

Cuando instalas FastAPI (por ejemplo, con `pip install "fastapi[standard]"`), incluye un paquete llamado `fastapi-cli`, este paquete proporciona el comando `fastapi` en la terminal.

Para ejecutar tu aplicación FastAPI en modo de desarrollo, puedes usar el comando `fastapi dev`:

<div class="termy">

```console

### Archivo de prueba

Entonces podrías tener un archivo `test_main.py` con tus pruebas. Podría estar en el mismo paquete de Python (el mismo directorio con un archivo `__init__.py`):

``` hl_lines="5"
.
├── app
│   ├── __init__.py
│   ├── main.py
│   └── test_main.py
```

Debido a que este archivo está en el mismo paquete, puedes usar importaciones relativas para importar el objeto `app` desde el módulo `main` (`main.py`):

Ejecuta o depura `org.codelibs.fess.FessBoot` en tu IDE, y luego accede a http://localhost:8080/

### Construir el Paquete

Ejecuta el objetivo `package` y luego se creará el archivo de lanzamiento en target/releases.

    $ mvn package
    $ mvn rpm:rpm   # Paquete .rpm
    $ mvn jdeb:jdeb # Paquete .deb

### Generar Código Fuente

    $ mvn dbflute:download # (comando ejecutado una sola vez)

```console
$ pip install "fastapi[all]"
---> 100%
```

</div>

/// info | Información

En Pydantic v1 venía incluido con el paquete principal. Ahora se distribuye como este paquete independiente para que puedas elegir si instalarlo o no si no necesitas esa funcionalidad.

///

### Crear el objeto `Settings`

Importa `BaseSettings` de Pydantic y crea una sub-clase, muy similar a un modelo de Pydantic.

* Documentation automatique des modèles de données avec <a href="http://json-schema.org/" class="external-link" target="_blank"><strong>JSON Schema</strong></a> (comme OpenAPI est aussi basée sur JSON Schema).

Si vous utilisez un autre outil pour gérer vos installations, comme Poetry, Pipenv, ou autres, ils ont tous un moyen que vous pouvez utiliser pour définir des versions spécifiques pour vos paquets.

## Versions disponibles

Vous pouvez consulter les versions disponibles (par exemple, pour vérifier quelle est la dernière version en date) dans les [Notes de version](../release-notes.md){.internal-link target=_blank}.