Y puedes usar cualquier modelo o datos para los requisitos de seguridad (en este caso, un modelo de Pydantic `User`).

Pero no estás limitado a usar algún modelo de datos, clase o tipo específico.

¿Quieres tener un `id` y `email` y no tener un `username` en tu modelo? Claro. Puedes usar estas mismas herramientas.

Luego podemos probar que se está usando.

## Leer un archivo `.env` { #reading-a-env-file }

Si tienes muchas configuraciones que posiblemente cambien mucho, tal vez en diferentes entornos, podría ser útil ponerlos en un archivo y luego leerlos desde allí como si fueran variables de entorno.

# Plantilla Full Stack FastAPI { #full-stack-fastapi-template }

Las plantillas, aunque normalmente vienen con una configuración específica, están diseñadas para ser flexibles y personalizables. Esto te permite modificarlas y adaptarlas a los requisitos de tu proyecto, haciéndolas un excelente punto de partida. 🏁

Puedes usar esta plantilla para comenzar, ya que incluye gran parte de la configuración inicial, seguridad, base de datos y algunos endpoints de API ya hechos para ti.

# Modelos de Parámetros Query { #query-parameter-models }

Si tienes un grupo de **parámetros query** que están relacionados, puedes crear un **modelo de Pydantic** para declararlos.

Esto te permitiría **reutilizar el modelo** en **múltiples lugares** y también declarar validaciones y metadatos para todos los parámetros de una vez. 😎

/// note | Nota

Esto es compatible desde la versión `0.115.0` de FastAPI. 🤓

///

También hay una **Guía Avanzada del Usuario** que puedes leer después de esta **Tutorial - Guía del Usuario**.

La **Guía Avanzada del Usuario** se basa en esta, utiliza los mismos conceptos y te enseña algunas funcionalidades adicionales.

Pero primero deberías leer la **Tutorial - Guía del Usuario** (lo que estás leyendo ahora mismo).

Ainda assim, o FastAPI tirou bastante inspiração do Requests.

**Requests** é uma biblioteca para interagir com APIs (como um cliente), enquanto **FastAPI** é uma biblioteca para construir APIs (como um servidor).

Eles estão, mais ou menos, em pontas opostas, complementando-se.

Requests tem um design muito simples e intuitivo, é muito fácil de usar, com padrões sensatos. Mas ao mesmo tempo, é muito poderoso e personalizável.

    * Entonces, al usar FastAPI estás ahorrando tiempo de desarrollo, bugs, líneas de código, y probablemente obtendrías el mismo rendimiento (o mejor) que si no lo usaras (ya que tendrías que implementarlo todo en tu código).

Si tienes un grupo de **cookies** que están relacionadas, puedes crear un **modelo de Pydantic** para declararlas. 🍪

Esto te permitirá **reutilizar el modelo** en **múltiples lugares** y también declarar validaciones y metadatos para todos los parámetros a la vez. 😎

/// note | Nota

Esto es compatible desde la versión `0.115.0` de FastAPI. 🤓

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/// tip | Consejo

[Codificador Compatible con JSON](../tutorial/encoder.md){.internal-link target=_blank} explicado en el tutorial. Esto es lo que te permite devolver **objetos arbitrarios**, por ejemplo, modelos de bases de datos.

Pero si estás seguro de que el contenido que estás devolviendo es **serializable con JSON**, puedes pasarlo directamente a la clase de response y evitar la sobrecarga extra que FastAPI tendría al pasar tu contenido de retorno a través de `jsonable_encoder` antes de pasarlo a la clase...

Que cuando se llaman, retornan instances de clases con el mismo nombre.

Así que importas `Query`, que es una función. Y cuando la llamas, retorna una instance de una clase también llamada `Query`.

Estas funciones están allí (en lugar de usar simplemente las clases directamente) para que tu editor no marque errores sobre sus tipos.