pydantic==2.8.0
```

///

## Ejecuta Tu Programa

Después de activar el entorno virtual, puedes ejecutar tu programa, y usará el Python dentro de tu entorno virtual con los paquetes que instalaste allí.

<div class="termy">

```console
$ python main.py

Hello World
```

</div>

## Configura Tu Editor

	MOVD	F0, F1, F2			// ERROR "illegal MOV instruction"
	MOV	X10, X11, X12			// ERROR "illegal MOV instruction"
	MOVW	X10, X11, X12			// ERROR "illegal MOV instruction"
	RORI	$64, X5, X6			// ERROR "immediate out of range 0 to 63"
	SLLI	$64, X5, X6			// ERROR "immediate out of range 0 to 63"
	SRLI	$64, X5, X6			// ERROR "immediate out of range 0 to 63"
	SRAI	$64, X5, X6			// ERROR "immediate out of range 0 to 63"

Luego podemos probar que se está usando.

## Leer un archivo `.env`

Si tienes muchas configuraciones que posiblemente cambien mucho, tal vez en diferentes entornos, podría ser útil ponerlos en un archivo y luego leerlos desde allí como si fueran variables de entorno.

Esta práctica es lo suficientemente común que tiene un nombre, estas variables de entorno generalmente se colocan en un archivo `.env`, y el archivo se llama un "dotenv".

  },
  "author": "",
  "license": "",
  "devDependencies": {
    "@hey-api/openapi-ts": "^0.27.38",
    "typescript": "^4.6.2"
  }
}
```

Después de tener ese script de NPM `generate-client` allí, puedes ejecutarlo con:

<div class="termy">

```console
$ npm run generate-client

frontend-app@1.0.0 generate-client /home/user/code/frontend-app

Esa sintaxis `@algo` en Python se llama un "decorador".

Lo pones encima de una función. Como un bonito sombrero decorativo (supongo que de ahí viene el término).

Un "decorador" toma la función de abajo y hace algo con ella.

En nuestro caso, este decorador le dice a **FastAPI** que la función de abajo corresponde al **path** `/` con una **operation** `get`.

Es el "**path operation decorator**".

///

///

### `Response`

La clase principal `Response`, todos los otros responses heredan de ella.

Puedes devolverla directamente.

Acepta los siguientes parámetros:

* `content` - Un `str` o `bytes`.
* `status_code` - Un código de estado HTTP `int`.
* `headers` - Un `dict` de strings.

Cuando el bloque `with` termina, se asegura de cerrar el archivo, incluso si hubo excepciones.

Cuando creas una dependencia con `yield`, **FastAPI** creará internamente un context manager para ella y lo combinará con algunas otras herramientas relacionadas.

### Usando context managers en dependencias con `yield`

/// warning | Advertencia

Esto es, más o menos, una idea "avanzada".

///

## Añadir un modelo de salida

Podemos en cambio crear un modelo de entrada con la contraseña en texto plano y un modelo de salida sin ella:

{* ../../docs_src/response_model/tutorial003_py310.py hl[9,11,16] *}

Aquí, aunque nuestra *path operation function* está devolviendo el mismo usuario de entrada que contiene la contraseña:

/// tip | Consejo

Pydantic tiene un comportamiento especial cuando utilizas `Optional` o `Union[Something, None]` sin un valor por defecto, puedes leer más sobre ello en la documentación de Pydantic sobre <a href="https://docs.pydantic.dev/2.3/usage/models/#required-fields" class="external-link" target="_blank">Required Optional fields</a>.

///

## Anotaciones de tipos con metadata

	ORI	$1, X5					// 93e21200
	ORI	$2048, X5				// b71f00009b8f0f80b3e2f201
	XORI	$1, X5, X6				// 13c31200
	XORI	$1, X5					// 93c21200
	XORI	$2048, X5				// b71f00009b8f0f80b3c2f201

	SLLI	$1, X5, X6				// 13931200
	SLLI	$1, X5					// 93921200
	SRLI	$1, X5, X6				// 13d31200
	SRLI	$1, X5					// 93d21200
	SRAI	$1, X5, X6				// 13d31240
	SRAI	$1, X5					// 93d21240

	ADD	X6, X5, X7				// b3836200