## Una *instance* "callable" { #a-callable-instance }

En Python hay una forma de hacer que una instance de una clase sea un "callable".

No la clase en sí (que ya es un callable), sino una instance de esa clase.

Para hacer eso, declaramos un método `__call__`:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial011_an_py39.py hl[12] *}

## Devolver una `Response` directamente { #return-a-response-directly }

También puedes crear cookies al devolver una `Response` directamente en tu código.

Para hacer eso, puedes crear un response como se describe en [Devolver un Response Directamente](response-directly.md){.internal-link target=_blank}.

Luego establece Cookies en ella, y luego devuélvela:

# 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>

Y **ReDoc** utiliza el archivo:

* <a href="https://cdn.jsdelivr.net/npm/redoc@2/bundles/redoc.standalone.js" class="external-link" target="_blank">`redoc.standalone.js`</a>

Después de eso, tu estructura de archivos podría verse así:

```
.
├── app
│   ├── __init__.py
│   ├── main.py
└── static
    ├── redoc.standalone.js
    ├── swagger-ui-bundle.js
    └── swagger-ui.css
```

///

Lo único nuevo es `callbacks=invoices_callback_router.routes` como un argumento para el *decorador de path operation*. Veremos qué es eso a continuación.

## Documentar el callback { #documenting-the-callback }

El código real del callback dependerá mucho de tu propia aplicación API.

Y probablemente variará mucho de una aplicación a otra.

{* ../../docs_src/templates/tutorial001_py39.py hl[4,11,15:18] *}

/// note | Nota

Antes de FastAPI 0.108.0, Starlette 0.29.0, el `name` era el primer parámetro.

Además, antes de eso, en versiones anteriores, el objeto `request` se pasaba como parte de los pares clave-valor en el contexto para Jinja2.

///

/// tip | Consejo

He estado creando APIs con requisitos complejos durante varios años (Machine Learning, sistemas distribuidos, trabajos asíncronos, bases de datos NoSQL, etc.), liderando varios equipos de desarrolladores.

Como parte de eso, necesitaba investigar, probar y usar muchas alternativas.

La historia de **FastAPI** es en gran parte la historia de sus predecesores.

Como se dice en la sección [Alternativas](alternatives.md){.internal-link target=_blank}:

Haciendo esto, nuestro `GzipRequest` se encargará de descomprimir los datos (si es necesario) antes de pasarlos a nuestras *path operations*.

Después de eso, toda la lógica de procesamiento es la misma.

Pero debido a nuestros cambios en `GzipRequest.body`, el request body se descomprimirá automáticamente cuando sea cargado por **FastAPI** si es necesario.

Pero eso significa que si simplemente lo conviertes a un string y devuelves esa información directamente, podrías estar filtrando un poquito de información sobre tu sistema, por eso aquí el código extrae y muestra cada error de forma independiente.

///

Fíjate que solo estamos declarando una dependencia en la *path operation function*, `query_or_cookie_extractor`.

Pero **FastAPI** sabrá que tiene que resolver `query_extractor` primero, para pasar los resultados de eso a `query_or_cookie_extractor` al llamarlo.

///

```mermaid
graph TB

query_extractor(["query_extractor"])
query_or_cookie_extractor(["query_or_cookie_extractor"])

read_query["/items/"]