De esta manera puedes añadir anotaciones de tipos correctas a tus funciones incluso cuando estás devolviendo un tipo diferente al modelo de response, para ser utilizado por el editor y herramientas como mypy. Y aún así puedes hacer que FastAPI realice la validación de datos, documentación, etc. usando el `response_model`.

{* ../../docs_src/response_cookies/tutorial001_py39.py hl[10:12] *}

/// tip | Consejo

Ten en cuenta que si devuelves un response directamente en lugar de usar el parámetro `Response`, FastAPI lo devolverá directamente.

Así que tendrás que asegurarte de que tus datos son del tipo correcto. Por ejemplo, que sea compatible con JSON, si estás devolviendo un `JSONResponse`.

# Primeros Pasos { #first-steps }

El archivo FastAPI más simple podría verse así:

{* ../../docs_src/first_steps/tutorial001_py39.py *}

Copia eso en un archivo `main.py`.

Ejecuta el servidor en vivo:

<div class="termy">

```console
$ <font color="#4E9A06">fastapi</font> dev <u style="text-decoration-style:solid">main.py</u>

///

**FastAPI** hará la conversión automática del request, de modo que el parámetro `item` reciba su contenido específico y lo mismo para `user`.

Realizará la validación de los datos compuestos, y los documentará así para el esquema de OpenAPI y la documentación automática.

## Valores singulares en el cuerpo { #singular-values-in-body }

Por ejemplo, si tienes un parámetro de header `save_data` en el código, el header HTTP esperado será `save-data`, y aparecerá así en la documentación.

Si por alguna razón necesitas desactivar esta conversión automática, también puedes hacerlo para los modelos Pydantic de parámetros de header.

Está siendo elegido sobre alternativas anteriores por adaptarse mejor a muchos casos de uso.

Muchos desarrolladores y equipos ya dependen de **FastAPI** para sus proyectos (incluyéndome a mí y a mi equipo).

Pero aún así, hay muchas mejoras y funcionalidades por venir.

**FastAPI** tiene un gran futuro por delante.

{* ../../docs_src/custom_request_and_route/tutorial002_an_py310.py hl[14,16] *}

Si ocurre una excepción, la `Request instance` aún estará en el alcance, así que podemos leer y hacer uso del request body cuando manejamos el error:

{* ../../docs_src/custom_request_and_route/tutorial002_an_py310.py hl[17:19] *}

{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial003_py39.py hl[5:7,13:18,24] *}

Aquí, si solicitas `/unicorns/yolo`, la *path operation* lanzará un `UnicornException`.

Pero será manejado por el `unicorn_exception_handler`.

Así que recibirás un error limpio, con un código de estado HTTP de `418` y un contenido JSON de:

```JSON
{"message": "Oops! yolo did something. There goes a rainbow..."}
```

/// note | Nota Técnica

    * Si estás comparando Uvicorn, compáralo con Daphne, Hypercorn, uWSGI, etc. Servidores de aplicaciones.
* **Starlette**:
    * Tendrá el siguiente mejor rendimiento, después de Uvicorn. De hecho, Starlette usa Uvicorn para ejecutarse. Así que probablemente solo pueda ser "más lento" que Uvicorn por tener que ejecutar más código.
    * Pero te proporciona las herramientas para construir aplicaciones web sencillas, con enrutamiento basado en paths, etc.

<img src="/img/python-types/image05.png">

Sin tipos, eso es casi imposible de lograr.

Nota que la variable `item` es uno de los elementos en la lista `items`.

Y aún así, el editor sabe que es un `str` y proporciona soporte para eso.

#### Tuple y Set { #tuple-and-set }

Harías lo mismo para declarar `tuple`s y `set`s:

{* ../../docs_src/python_types/tutorial007_py39.py hl[1] *}