Ejecutar `fastapi dev` inicia el modo de desarrollo.

Por defecto, **auto-reload** está habilitado, recargando automáticamente el servidor cuando realizas cambios en tu código. Esto consume muchos recursos y podría ser menos estable que cuando está deshabilitado. Deberías usarlo solo para desarrollo. También escucha en la dirección IP `127.0.0.1`, que es la IP para que tu máquina se comunique solo consigo misma (`localhost`).

## `fastapi run`

`HTTPException` es una excepción de Python normal con datos adicionales relevantes para APIs.

Debido a que es una excepción de Python, no la `return`, sino que la `raise`.

Esto es equivalente a:

```Python
response = client.get('/')
```

...que usábamos para hacer nuestros requests con el `TestClient`.

/// tip | Consejo

Nota que estamos usando async/await con el nuevo `AsyncClient`: el request es asíncrono.

///

/// warning | Advertencia

depois
desde
desta
deste
dispoe
dispoem
diversa
diversas
diversos
do
dos
durante
e
ela
elas
ele
eles
em
entao
entre
essa
essas
esse
esses
esta
estas
este
estes
ha
isso
isto
logo
mais
mas
mediante
menos
mesma
mesmas
mesmo
mesmos
na
nas
nao
nas
nem
nesse
neste
nos
o
os
ou
outra
outras

///

### Revisar el `root_path` actual

Puedes obtener el `root_path` actual utilizado por tu aplicación para cada request, es parte del diccionario `scope` (que es parte de la especificación ASGI).

Aquí lo estamos incluyendo en el mensaje solo con fines de demostración.

{* ../../docs_src/behind_a_proxy/tutorial001.py hl[8] *}

Luego, si inicias Uvicorn con:

<div class="termy">

```console

```console
$ source .venv/Scripts/activate
```

</div>

////

Esse comando criará ou modificará algumas [variáveis ​​de ambiente](environment-variables.md){.internal-link target=_blank} que estarão disponíveis para os próximos comandos.

Uma dessas variáveis ​​é a variável `PATH`.

/// tip | Dica

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

### Importar `List` de typing

En Python 3.9 y superior, puedes usar el `list` estándar para declarar estas anotaciones de tipo como veremos a continuación. 💡

Pero en versiones de Python anteriores a 3.9 (desde 3.6 en adelante), primero necesitas importar `List` del módulo `typing` estándar de Python:

Así que tendrás que asegurarte de que tus datos son del tipo correcto. Por ejemplo, que sea compatible con JSON, si estás devolviendo un `JSONResponse`.

Y también que no estés enviando ningún dato que debería haber sido filtrado por un `response_model`.

///

### Más información

/// note | Detalles Técnicos

Cuando necesitas usar la dependencia `common_parameters()`, tienes que escribir todo el parámetro con la anotación de tipo y `Depends()`:

```Python
commons: Annotated[dict, Depends(common_parameters)]
```

Pero como estamos usando `Annotated`, podemos almacenar ese valor `Annotated` en una variable y usarlo en múltiples lugares:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_02_an_py310.py hl[12,16,21] *}

/// tip | Consejo

## Pydantic

Toda la validación de datos se realiza internamente con <a href="https://docs.pydantic.dev/" class="external-link" target="_blank">Pydantic</a>, así que obtienes todos los beneficios de esta. Y sabes que estás en buenas manos.

Puedes usar las mismas declaraciones de tipo con `str`, `float`, `bool` y muchos otros tipos de datos complejos.

Varios de estos se exploran en los siguientes capítulos del tutorial.