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## Utilidades de **FastAPI**

FastAPI proporciona varias herramientas para cada uno de estos esquemas de seguridad en el módulo `fastapi.security` que simplifican el uso de estos mecanismos de seguridad.

    end
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/// info | Información

Solo **un response** será enviado al cliente. Podría ser uno de los responses de error o será el response de la *path operation*.

Después de que se envíe uno de esos responses, no se podrá enviar ningún otro response.

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/// tip | Consejo

Pero en este caso, si pudieras traer a los 8 ex-cajeros/cocineros/ahora-limpiadores, y cada uno de ellos (más tú) pudiera tomar una zona de la casa para limpiarla, podrías hacer todo el trabajo en **paralelo**, con la ayuda extra, y terminar mucho antes.

En este escenario, cada uno de los limpiadores (incluyéndote) sería un procesador, haciendo su parte del trabajo.

## Verlo en la documentación

Cuando veas la documentación automática, puedes verificar que el modelo de entrada y el modelo de salida tendrán cada uno su propio JSON Schema:

<img src="/img/tutorial/response-model/image01.png">

Y ambos modelos se utilizarán para la documentación interactiva de la API:

<img src="/img/tutorial/response-model/image02.png">

* `C:\Program Files\Python312\Scripts`
* `C:\Program Files\Python312`
* `C:\Windows\System32`

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Cuando escribes un **comando** en la terminal, el sistema operativo **busca** el programa en **cada uno de esos directorios** listados en la variable de entorno `PATH`.

Por ejemplo, cuando escribes `python` en la terminal, el sistema operativo busca un programa llamado `python` en el **primer directorio** de esa lista.

* Seguridad - HTTPS
* Ejecución en el arranque
* Reinicios
* Replicación (el número de procesos ejecutándose)
* Memoria
* Pasos previos antes de comenzar

### Memoria del Servidor

Por ejemplo, si tu código carga un modelo de Machine Learning con **1 GB de tamaño**, cuando ejecutas un proceso con tu API, consumirá al menos 1 GB de RAM. Y si inicias **4 procesos** (4 workers), cada uno consumirá 1 GB de RAM. Así que, en total, tu API consumirá **4 GB de RAM**.

Y si tu servidor remoto o máquina virtual solo tiene 3 GB de RAM, intentar cargar más de 4 GB de RAM causará problemas. 🚨

# Recursos Estáticos Personalizados para la Docs UI (Self-Hosting)

La documentación de la API utiliza **Swagger UI** y **ReDoc**, y cada uno de estos necesita algunos archivos JavaScript y CSS.

Le sue caratteristiche principali sono:

* **Velocità**: Prestazioni molto elevate, alla pari di **NodeJS** e **Go** (grazie a Starlette e Pydantic). [Uno dei framework Python più veloci in circolazione](#performance).
* **Veloce da programmare**: Velocizza il lavoro consentendo il rilascio di nuove funzionalità tra il 200% e il 300% più rapidamente. *

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### Crear un `APIRouter` de callback

Primero crea un nuevo `APIRouter` que contendrá uno o más callbacks.

{* ../../docs_src/openapi_callbacks/tutorial001.py hl[3,25] *}

### Crear la *path operation* del callback