### Seguridad y autenticación { #security-and-authentication }

Seguridad y autenticación integradas. Sin ningún compromiso con bases de datos o modelos de datos.

Todos los esquemas de seguridad definidos en OpenAPI, incluyendo:

* HTTP Básico.
* **OAuth2** (también con **tokens JWT**). Revisa el tutorial sobre [OAuth2 con JWT](tutorial/security/oauth2-jwt.md).
* API keys en:
    * Headers.
    * Parámetros de query.
    * Cookies, etc.

Como **FastAPI** es en realidad **Starlette** por debajo, con una capa de varias herramientas encima, puedes usar el objeto de Starlette [`Request`](https://www.starlette.dev/requests/) directamente cuando lo necesites.

También significa que si obtienes datos del objeto `Request` directamente (por ejemplo, leyendo el cuerpo) no serán validados, convertidos o documentados (con OpenAPI, para la interfaz automática de usuario de la API) por FastAPI.

En tu sistema de producción, probablemente tengas un frontend creado con un framework moderno como React, Vue.js o Angular.

Y para comunicarte usando WebSockets con tu backend probablemente usarías las utilidades de tu frontend.

O podrías tener una aplicación móvil nativa que se comunica con tu backend de WebSocket directamente, en código nativo.

O podrías tener alguna otra forma de comunicarte con el endpoint de WebSocket.

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* `externalDocs`: un `dict` que describe documentación externa con:
    * `description`: un `str` con una breve descripción para la documentación externa.
    * `url` (**requerido**): un `str` con la URL para la documentación externa.

### Crear metadata para etiquetas { #create-metadata-for-tags }

Probemos eso en un ejemplo con etiquetas para `users` y `items`.

Crea metadata para tus etiquetas y pásala al parámetro `openapi_tags`:

Así que, puedes usarlo con:

{* ../../docs_src/path_params/tutorial004_py310.py hl[6] *}

/// tip | Consejo

Podrías necesitar que el parámetro contenga `/home/johndoe/myfile.txt`, con una barra inclinada (`/`) inicial.

En ese caso, la URL sería: `/files//home/johndoe/myfile.txt`, con una doble barra inclinada (`//`) entre `files` y `home`.

         *
         * @param con the HttpURLConnection
         */
        @Override
        public void accept(final HttpURLConnection con) {
            try {
                response.setEncoding(encoding);
                response.setHttpStatusCode(con.getResponseCode());
                response.setHeaders(con.getHeaderFields());
            } catch (final Exception e) {

Pero hay varios casos en los que podrías beneficiarte de usar `UploadFile`.

## Parámetros de Archivo con `UploadFile` { #file-parameters-with-uploadfile }

Define un parámetro de archivo con un tipo de `UploadFile`:

{* ../../docs_src/request_files/tutorial001_an_py310.py hl[14] *}

Usar `UploadFile` tiene varias ventajas sobre `bytes`:

Declaras la "forma" de los datos como clases con atributos.

Y cada atributo tiene un tipo.

Entonces creas un instance de esa clase con algunos valores y validará los valores, los convertirá al tipo adecuado (si es el caso) y te dará un objeto con todos los datos.

Y obtienes todo el soporte del editor con ese objeto resultante.

Un ejemplo de la documentación oficial de Pydantic:

# Servidores Workers - Uvicorn con Workers { #server-workers-uvicorn-with-workers }

Vamos a revisar esos conceptos de despliegue de antes:

* Seguridad - HTTPS
* Ejecución al inicio
* Reinicios
* **Replicación (el número de procesos en ejecución)**
* Memoria
* Pasos previos antes de empezar

## Campos de lista con parámetro de tipo { #list-fields-with-type-parameter }

Pero Python tiene una forma específica de declarar listas con tipos internos, o "parámetros de tipo":

### Declarar una `list` con un parámetro de tipo { #declare-a-list-with-a-type-parameter }

Para declarar tipos que tienen parámetros de tipo (tipos internos), como `list`, `dict`, `tuple`,
pasa el/los tipo(s) interno(s) como "parámetros de tipo" usando corchetes: `[` y `]`