## OAuth2

OAuth2 es una especificación que define varias maneras de manejar la autenticación y autorización.

Es una especificación bastante extensa y cubre varios casos de uso complejos.

Incluye formas de autenticarse usando un "tercero".

## Response con `dict` arbitrario

También puedes declarar un response usando un `dict` arbitrario plano, declarando solo el tipo de las claves y valores, sin usar un modelo Pydantic.

Esto es útil si no conoces los nombres de los campos/atributos válidos (que serían necesarios para un modelo Pydantic) de antemano.

En este caso, puedes usar `typing.Dict` (o solo `dict` en Python 3.9 y posteriores):

Verás la documentación automática de la API, incluyendo los paths de todos los submódulos, usando los paths correctos (y prefijos) y las tags correctas:

<img src="/img/tutorial/bigger-applications/image01.png">

## Incluir el mismo router múltiples veces con diferentes `prefix`

También puedes usar `.include_router()` múltiples veces con el *mismo* router usando diferentes prefijos.

# Arquivos Estáticos

Você pode servir arquivos estáticos automaticamente de um diretório usando `StaticFiles`.

## Use `StaticFiles`

* Importe `StaticFiles`.
* "Monte" uma instância de `StaticFiles()` em um caminho específico.

{* ../../docs_src/static_files/tutorial001.py hl[2,6] *}

/// note | Detalhes técnicos

Você também pode usar `from starlette.staticfiles import StaticFiles`.

El TLS Termination Proxy tendría acceso a uno o más **certificados TLS** (certificados HTTPS).

Usando la **extensión SNI** discutida anteriormente, el TLS Termination Proxy verificaría cuál de los certificados TLS (HTTPS) disponibles debería usar para esta conexión, usando el que coincida con el dominio esperado por el cliente.

En este caso, usaría el certificado para `someapp.example.com`.

<img src="/img/deployment/https/https03.drawio.svg">

Da...

Empecemos con un ejemplo de **caso de uso** y luego veamos cómo resolverlo con esto.

Imaginemos que tienes algunos **modelos de machine learning** que quieres usar para manejar requests. 🤖

Los mismos modelos son compartidos entre requests, por lo que no es un modelo por request, o uno por usuario o algo similar.

Imaginemos que cargar el modelo puede **tomar bastante tiempo**, porque tiene que leer muchos **datos del disco**. Entonces no quieres hacerlo para cada request.

Em algumas situações, você pode precisar usar um servidor **proxy** como Traefik ou Nginx com uma configuração que adiciona um prefixo de caminho extra que não é visto pela sua aplicação.

Nesses casos, você pode usar `root_path` para configurar sua aplicação.

O `root_path` é um mecanismo fornecido pela especificação ASGI (que o FastAPI utiliza, através do Starlette).

O `root_path` é usado para lidar com esses casos específicos.

En resumen, para aplicar actualizaciones parciales deberías:

* (Opcionalmente) usar `PATCH` en lugar de `PUT`.
* Recuperar los datos almacenados.
* Poner esos datos en un modelo de Pydantic.
* Generar un `dict` sin valores por defecto del modelo de entrada (usando `exclude_unset`).
    * De esta manera puedes actualizar solo los valores realmente establecidos por el usuario, en lugar de sobrescribir valores ya almacenados con valores por defecto en tu modelo.

# OpenAPI Condicional

Si lo necesitaras, podrías usar configuraciones y variables de entorno para configurar OpenAPI condicionalmente según el entorno, e incluso desactivarlo por completo.

## Sobre seguridad, APIs y documentación

Ocultar las interfaces de usuario de la documentación en producción *no debería* ser la forma de proteger tu API.

Eso no añade ninguna seguridad extra a tu API, las *path operations* seguirán estando disponibles donde están.