* **TCP no sabe acerca de "dominios"**. Solo sobre direcciones IP.
    * La información sobre el **dominio específico** solicitado va en los **datos HTTP**.
* Los **certificados HTTPS** "certifican" un **cierto dominio**, pero el protocolo y la encriptación ocurren a nivel de TCP, **antes de saber** con cuál dominio se está tratando.
* **Por defecto**, eso significaría que solo puedes tener **un certificado HTTPS por dirección IP**.

* Cobertura de tests del 100%.
* Base de código 100% tipada.
* Pocas dependencias obligatorias.

Starlette es actualmente el framework de Python más rápido probado. Solo superado por Uvicorn, que no es un framework, sino un servidor.

Starlette proporciona toda la funcionalidad básica de un microframework web.

Pero no proporciona validación de datos automática, serialización o documentación.

```

</div>

## Crea un Entorno Virtual

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

/// tip | Consejo

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

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//// tab | `venv`

No quieres que la dependencia original se ejecute (ni ninguna de las sub-dependencias que pueda tener).

En cambio, quieres proporcionar una dependencia diferente que se usará solo durante las pruebas (posiblemente solo algunas pruebas específicas), y que proporcionará un valor que pueda ser usado donde se usó el valor de la dependencia original.

### Casos de uso: servicio externo

* Pasos previos antes de empezar

Hasta este punto, con todos los tutoriales en la documentación, probablemente has estado ejecutando un **programa de servidor**, por ejemplo, usando el comando `fastapi`, que ejecuta Uvicorn, corriendo un **solo proceso**.

Al desplegar aplicaciones probablemente querrás tener algo de **replicación de procesos** para aprovechar **múltiples núcleos** y poder manejar más requests.

Tu API casi siempre tiene que enviar un **response** body. Pero los clientes no necesariamente necesitan enviar **request bodies** todo el tiempo, a veces solo solicitan un path, quizás con algunos parámetros de query, pero no envían un body.

superior del módulo/archivo, pero eso también significaría que **cargaría el modelo** incluso si solo estás ejecutando una simple prueba automatizada, entonces esa prueba sería **lenta** porque tendría que esperar a que el modelo se cargue antes de poder ejecutar una parte independiente del código.

Eso es lo que resolveremos, vamos a cargar el modelo antes de que los requests sean manejados, pero solo justo antes de que la aplicación comience a recibir requests, no mientras el código se está...

El atributo `model_config` se usa solo para configuración de Pydantic. Puedes leer más en <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/config/" class="external-link" target="_blank">Pydantic: Concepts: Configuration</a>.

///

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//// tab | Pydantic v1

{* ../../docs_src/settings/app03_an/config_pv1.py hl[9:10] *}

/// tip | Consejo

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/// info | Información

OpenAPI 3.1.0 (usado desde FastAPI 0.99.0) añadió soporte para `examples`, que es parte del estándar de **JSON Schema**.

Antes de eso, solo soportaba la palabra clave `example` con un solo ejemplo. Eso aún es soportado por OpenAPI 3.1.0, pero está obsoleto y no es parte del estándar de JSON Schema. Así que se recomienda migrar de `example` a `examples`. 🤓

Puedes leer más al final de esta página.

Por ejemplo, si necesitas almacenarlo en una base de datos.

Para eso, **FastAPI** proporciona una función `jsonable_encoder()`.

## Usando el `jsonable_encoder`

Imaginemos que tienes una base de datos `fake_db` que solo recibe datos compatibles con JSON.

Por ejemplo, no recibe objetos `datetime`, ya que no son compatibles con JSON.