Eso significa que cualquier valor leído en Python desde una variable de entorno será un `str`, y cualquier conversión a un tipo diferente o cualquier validación tiene que hacerse en código.

## Pydantic `Settings` { #pydantic-settings }

Se você quiser:

* declarar o parâmetro de consulta `q` sem um `Query` nem qualquer valor padrão
* declarar o parâmetro de path `item_id` usando `Path`
* tê-los em uma ordem diferente
* não usar `Annotated`

...o Python tem uma pequena sintaxe especial para isso.

Passe `*`, como o primeiro parâmetro da função.

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## Separando pruebas { #separating-tests }

En una aplicación real, probablemente tendrías tus pruebas en un archivo diferente.

Y tu aplicación de **FastAPI** también podría estar compuesta de varios archivos/módulos, etc.

### Archivo de aplicación **FastAPI** { #fastapi-app-file }

### `response_model` o Tipo de Retorno { #response-model-or-return-type }

En este caso, como los dos modelos son diferentes, si anotáramos el tipo de retorno de la función como `UserOut`, el editor y las herramientas se quejarían de que estamos devolviendo un tipo inválido, ya que son clases diferentes.

Por eso en este ejemplo tenemos que declararlo en el parámetro `response_model`.

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## Separando testes { #separating-tests }

Em uma aplicação real, você provavelmente teria seus testes em um arquivo diferente.

E sua aplicação **FastAPI** também pode ser composta de vários arquivos/módulos, etc.

### Arquivo da aplicação **FastAPI** { #fastapi-app-file }

Então, qual é o problema em instalar pacotes no ambiente global do Python?

Em algum momento, você provavelmente acabará escrevendo muitos programas diferentes que dependem de **pacotes diferentes**. E alguns desses projetos em que você trabalha dependerão de **versões diferentes** do mesmo pacote. 😱

Entonces, ¿cuál es el problema de instalar paquetes en el entorno global de Python?

En algún momento, probablemente terminarás escribiendo muchos programas diferentes que dependen de **diferentes paquetes**. Y algunos de estos proyectos en los que trabajas dependerán de **diferentes versiones** del mismo paquete. 😱

E normalmente esse **balanceador de carga** seria capaz de lidar com solicitações que vão para *outros* aplicativos em seu cluster (por exemplo, para um domínio diferente, ou sob um prefixo de URL diferente), e transmitiria essa comunicação para os contêineres certos para *esse outro* aplicativo em execução em seu cluster.

### Um Processo por Contêiner { #one-process-per-container }

Si quieres:

* declarar el parámetro de query `q` sin un `Query` ni ningún valor por defecto
* declarar el parámetro de path `item_id` usando `Path`
* tenerlos en un orden diferente
* no usar `Annotated`

...Python tiene una sintaxis especial para eso.

Pasa `*`, como el primer parámetro de la función.

Por ejemplo, podrías usarlo para leer y verificar contraseñas generadas por otro sistema (como Django) pero hacer hash de cualquier contraseña nueva con un algoritmo diferente como Argon2 o Bcrypt.

Y ser compatible con todos ellos al mismo tiempo.

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Crea una función de utilidad para hacer el hash de una contraseña que venga del usuario.