Y la especificación dice que los campos deben llamarse así. Por lo que `user-name` o `email` no funcionarían.

Pero no te preocupes, puedes mostrarlo como quieras a tus usuarios finales en el frontend.

Y tus modelos de base de datos pueden usar cualquier otro nombre que desees.

    * Tendrá el mejor rendimiento, ya que no tiene mucho código extra aparte del propio servidor.
    * No escribirías una aplicación directamente en Uvicorn. Eso significaría que tu código tendría que incluir, más o menos, al menos, todo el código proporcionado por Starlette (o **FastAPI**). Y si hicieras eso, tu aplicación final tendría la misma carga que si hubieras usado un framework, minimizando el código de tu aplicación y los bugs.

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/// warning | Advertencia

Ten en cuenta que `RequestValidationError` contiene la información del nombre de archivo y la línea donde ocurre el error de validación, para que puedas mostrarla en tus logs con la información relevante si quieres.

## Instala el Programa del Servidor { #install-the-server-program }

Cuando instalas FastAPI, viene con un servidor de producción, Uvicorn, y puedes iniciarlo con el comando `fastapi run`.

Pero también puedes instalar un servidor ASGI manualmente.

Si estás usando contenedores, por ejemplo con Docker o Kubernetes, te contaré más sobre eso en el próximo capítulo: [FastAPI en Contenedores - Docker](docker.md){.internal-link target=_blank}.

En particular, cuando corras en **Kubernetes** probablemente **no** querrás usar workers y en cambio correr **un solo proceso de Uvicorn por contenedor**, pero te contaré sobre eso más adelante en ese capítulo.

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## Múltiples Workers { #multiple-workers }

✅ Deployment successful!

🐔 Ready the chicken! Your app is ready at https://myapp.fastapicloud.dev
```

</div>

¡Eso es todo! Ahora puedes acceder a tu app en esa URL. ✨

## Recapitulación, paso a paso { #recap-step-by-step }

### Paso 1: importa `FastAPI` { #step-1-import-fastapi }

{* ../../docs_src/first_steps/tutorial001_py39.py hl[1] *}

Puedes usar **modelos de Pydantic** para declarar **parámetros query** en **FastAPI**. 😎

/// tip | Consejo

Alerta de spoiler: también puedes usar modelos de Pydantic para declarar cookies y headers, pero leerás sobre eso más adelante en el tutorial. 🤫

/// info | Información

En Pydantic v1 el método se llamaba `.dict()`, fue deprecado (pero aún soportado) en Pydantic v2, y renombrado a `.model_dump()`.

Los ejemplos aquí usan `.dict()` para compatibilidad con Pydantic v1, pero deberías usar `.model_dump()` si puedes usar Pydantic v2.

///

Eso generaría un `dict` solo con los datos que se establecieron al crear el modelo `item`, excluyendo los valores por defecto.

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

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

Puedes pasar directamente el código `int`, como `404`.

Pero si no recuerdas para qué es cada código numérico, puedes usar las constantes atajo en `status`:

{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial001_py310.py hl[1,15] *}

/// tip | Consejo

pwdlib también soporta el algoritmo de hashing bcrypt pero no incluye algoritmos legacy; para trabajar con hashes desactualizados, se recomienda usar el paquete passlib.

Por ejemplo, podrías usarlo para leer y verificar contraseñas generadas por otro sistema (como Django) pero hacer hash de cualquier contraseña nueva con un algoritmo diferente como Argon2 o Bcrypt.