El proceso normal (por defecto) es el siguiente.

Una aplicación (instance) de `FastAPI` tiene un método `.openapi()` que se espera que devuelva el esquema de OpenAPI.

Como parte de la creación del objeto de la aplicación, se registra una *path operation* para `/openapi.json` (o para lo que sea que configures tu `openapi_url`).

Simplemente devuelve un response JSON con el resultado del método `.openapi()` de la aplicación.

"<dfn title="también llamado marshalling, conversión">serialización</dfn>" de datos, que consiste en tomar datos del código (Python) y convertirlos en algo que pueda ser enviado a través de la red. Por ejemplo, convertir un objeto que contiene datos de una base de datos en un objeto JSON. Convertir objetos `datetime` en strings, etc.

Otra gran funcionalidad necesaria por las APIs es la validación de datos, asegurarse de que los datos sean válidos, dados ciertos parámetros. Por ejemplo, que...

sistemas de API é a "<dfn title="também chamado: marshalling, conversão">serialização</dfn>" de dados, que é pegar dados do código (Python) e convertê-los em algo que possa ser enviado pela rede. Por exemplo, converter um objeto contendo dados de um banco de dados em um objeto JSON. Converter objetos `datetime` em strings, etc.

Outra grande funcionalidade necessária pelas APIs é a validação de dados, garantindo que os dados são válidos, dados certos parâmetros. Por exemplo, que algum campo...

crearías una nueva sesión de base de datos dentro de la tarea en segundo plano, y obtendrías los objetos de la base de datos usando esta nueva sesión. Y entonces, en lugar de pasar el objeto de la base de datos como parámetro a la función de la tarea en segundo plano, pasarías el ID de ese objeto y luego obtendrías el objeto de nuevo dentro de la función de la tarea en segundo plano....

/// tip | Astuce

Vous pouvez en savoir plus à ce sujet dans la [documentation de déploiement](deployment/index.md).

Internamente, **FastAPI CLI** usa [Uvicorn](https://www.uvicorn.dev), un servidor ASGI de alto rendimiento y listo para producción. 😎

El CLI `fastapi` intentará detectar automáticamente la app de FastAPI que debe ejecutar, asumiendo que es un objeto llamado `app` en un archivo `main.py` (o un par de variantes más).

Pero puedes configurar explícitamente la app a usar.

Puedes configurar algunos [parámetros adicionales de Swagger UI](https://swagger.io/docs/open-source-tools/swagger-ui/usage/configuration/).

Para configurarlos, pasa el argumento `swagger_ui_parameters` al crear el objeto de la app `FastAPI()` o a la función `get_swagger_ui_html()`.

`swagger_ui_parameters` recibe un diccionario con las configuraciones pasadas directamente a Swagger UI.

Então, se criarmos um objeto Pydantic `user_in` como:

```Python
user_in = UserIn(username="john", password="secret", email="******@****.***")
```

e depois chamarmos:

```Python
user_dict = user_in.model_dump()
```

agora temos um `dict` com os dados na variável `user_dict` (é um `dict` em vez de um objeto de modelo Pydantic).

E se chamarmos:

```Python

/// tip | Dica

Você pode usar qualquer outra biblioteca de banco de dados SQL ou NoSQL que quiser (em alguns casos chamadas de <abbr title="Object Relational Mapper - Mapeador Objeto-Relacional: um termo sofisticado para uma biblioteca onde algumas classes representam tabelas SQL e instâncias representam linhas nessas tabelas">"ORMs"</abbr>), o FastAPI não obriga você a usar nada. 😎

///

Así que, si creamos un objeto Pydantic `user_in` como:

```Python
user_in = UserIn(username="john", password="secret", email="******@****.***")
```

y luego llamamos a:

```Python
user_dict = user_in.model_dump()
```

ahora tenemos un `dict` con los datos en la variable `user_dict` (es un `dict` en lugar de un objeto modelo Pydantic).

Y si llamamos a:

```Python