Así que, lo que haremos a continuación es agregar el código para documentar cómo debería verse esa *API externa* para recibir el callback de *tu API*.

Luego convertirá y validará los datos. Así que, cuando uses ese objeto `settings`, tendrás datos de los tipos que declaraste (por ejemplo, `items_per_user` será un `int`).

### Usar el `settings` { #use-the-settings }

**FastAPI** no es en realidad una alternativa a **Requests**. Su ámbito es muy diferente.

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).

## Un `PNGStreamingResponse` personalizado { #a-custom-pngstreamingresponse }

En los ejemplos anteriores, se transmitieron los bytes de datos, pero la response no tenía un header `Content-Type`, así que el cliente no sabía qué tipo de datos estaba recibiendo.

Puedes crear una subclase personalizada de `StreamingResponse` que establezca el header `Content-Type` al tipo de datos que estás transmitiendo.

Y el código de tu aplicación hace algo así como:

```Python
if "stanleyjobsox" == "stanleyjobson" and "love123" == "swordfish":
    ...
```

Python tendrá que comparar todo `stanleyjobso` en ambos `stanleyjobsox` y `stanleyjobson` antes de darse cuenta de que ambas strings no son las mismas. Así que tomará algunos microsegundos extra para responder "Nombre de usuario o contraseña incorrectos".

Así que enfoquémonos en los casos principales, donde podría colapsar por completo en algunos casos particulares **en el futuro**, y aún así tenga sentido reiniciarla.

///

Puedes configurar dónde está tu app en un archivo `pyproject.toml` así:

```toml
[tool.fastapi]
entrypoint = "main:app"
```

Ese `entrypoint` le dirá al comando `fastapi` que debe hacer el import de la app así:

```python
from main import app
```

Si tu código estuviera estructurado así:

```
.
├── backend
│   ├── main.py
│   ├── __init__.py
```

# https://github.com/apache/lucene-solr/blob/master/lucene/analysis/common/src/resources/org/apache/lucene/analysis/gl/stopwords.txt
a
aínda
alí
aquel
aquela
aquelas
aqueles
aquilo
aquí
ao
aos
as
así
á
ben
cando
che
co
coa
comigo
con
connosco
contigo
convosco
coas
cos
cun
cuns
cunha
cunhas
da
dalgunha
dalgunhas
dalgún
dalgúns
das
de
del
dela

De esta manera, en muchos casos puedes aprender sobre contenedores y Docker y reutilizar ese conocimiento con muchas herramientas y componentes diferentes.

Así, ejecutarías **múltiples contenedores** con diferentes cosas, como una base de datos, una aplicación de Python, un servidor web con una aplicación frontend en React, y conectarlos entre sí a través de su red interna.

Cuando deseas llamar a una función `async def`, tienes que "await" dicha función. Así que, esto no funcionará:

```Python
# Esto no funcionará, porque get_burgers fue definido con: async def
burgers = get_burgers(2)
```

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