Los archivos y campos de formulario se subirán como form data y recibirás los archivos y campos de formulario.

Y puedes declarar algunos de los archivos como `bytes` y algunos como `UploadFile`.

/// warning | Advertencia

## Ejecuta tu código con tu depurador { #run-your-code-with-your-debugger }

Dado que estás ejecutando el servidor Uvicorn directamente desde tu código, puedes llamar a tu programa de Python (tu aplicación FastAPI) directamente desde el depurador.

---

Por ejemplo, en Visual Studio Code, puedes:

* Ir al panel de "Debug".
* "Add configuration...".
* Seleccionar "Python".

# Tipos de Datos Extra { #extra-data-types }

Hasta ahora, has estado usando tipos de datos comunes, como:

* `int`
* `float`
* `str`
* `bool`

Pero también puedes usar tipos de datos más complejos.

Y seguirás teniendo las mismas funcionalidades como hasta ahora:

* Gran soporte de editor.
* Conversión de datos de requests entrantes.
* Conversión de datos para datos de response.
* Validación de datos.

///

## Request body + parámetros de path { #request-body-path-parameters }

Puedes declarar parámetros de path y request body al mismo tiempo.

## URLs de Docs { #docs-urls }

Puedes configurar las dos interfaces de usuario de documentación incluidas:

* **Swagger UI**: servida en `/docs`.
    * Puedes establecer su URL con el parámetro `docs_url`.
    * Puedes deshabilitarla estableciendo `docs_url=None`.
* **ReDoc**: servida en `/redoc`.
    * Puedes establecer su URL con el parámetro `redoc_url`.
    * Puedes deshabilitarla estableciendo `redoc_url=None`.

Hay varios parámetros que puedes pasar a tu *path operation decorator* para configurarlo.

/// warning | Advertencia

Ten en cuenta que estos parámetros se pasan directamente al *path operation decorator*, no a tu *path operation function*.

///

## Código de Estado del Response { #response-status-code }

Puedes definir el `status_code` (HTTP) que se utilizará en el response de tu *path operation*.

## Agregar más validaciones { #add-more-validations }

También puedes agregar un parámetro `min_length`:

{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial003_an_py310.py hl[10] *}

## Agregar expresiones regulares { #add-regular-expressions }

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial006_an_py39.py hl[10,15] *}

### Valores de retorno { #return-values }

Y pueden devolver valores o no, los valores no serán usados.

Así que, puedes reutilizar una dependencia normal (que devuelve un valor) que ya uses en otro lugar, y aunque el valor no se use, la dependencia será ejecutada:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial006_an_py39.py hl[11,16] *}

`@lru_cache` es parte de `functools`, que es parte del paquete estándar de Python, puedes leer más sobre él en las <a href="https://docs.python.org/3/library/functools.html#functools.lru_cache" class="external-link" target="_blank">docs de Python para `@lru_cache`</a>.

## Resumen { #recap }

Puedes usar Pydantic Settings para manejar las configuraciones o ajustes de tu aplicación, con todo el poder de los modelos de Pydantic.

 *       cryptographic hashes.)
 *   <li><b>fast:</b> perhaps self-explanatory, but often the most important consideration.
 * </ul>
 *
 * <h3>Providing input to a hash function</h3>
 *
 * <p>The primary way to provide the data that your hash function should act on is via a {@link
 * Hasher}. Obtain a new hasher from the hash function using {@link #newHasher}, "push" the relevant