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.

cumva
curând
curînd
da
dă
dacă
dar
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de
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deja
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departe
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fără
fi
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fiecare
fii
fim
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iar
ieri
îi
îl
îmi
împotriva
în 
înainte
înaintea
încât
încît
încotro
între
întrucât

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

Hasta este punto, con todos los tutoriales en la documentación, probablemente has estado ejecutando un **programa de servidor**, por ejemplo, usando el comando `fastapi`, que ejecuta Uvicorn, corriendo un **solo proceso**.

De la misma manera, esta base de datos no recibiría un modelo de Pydantic (un objeto con atributos), solo un `dict`.

Puedes usar `jsonable_encoder` para eso.

Recibe un objeto, como un modelo de Pydantic, y devuelve una versión compatible con JSON:

{* ../../docs_src/encoder/tutorial001_py310.py hl[4,21] *}

En este ejemplo, convertiría el modelo de Pydantic a un `dict`, y el `datetime` a un `str`.

#### Esquema de la API { #api-schema }

En este caso, <a href="https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification" class="external-link" target="_blank">OpenAPI</a> es una especificación que dicta cómo definir un esquema de tu API.

Esta definición de esquema incluye los paths de tu API, los posibles parámetros que toman, etc.

#### Esquema de Datos { #data-schema }

{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[63:66] *}

Pelo motivo de estarmos declarando estes escopos, eles aparecerão nos documentos da API quando você se autenticar/autorizar.

E você poderá selecionar quais escopos você deseja dar acesso: `me` e `items`.

Este é o mesmo mecanismo utilizado quando você adiciona permissões enquanto se autentica com o Facebook, Google, GitHub, etc:

También puedes declarar un response usando un `dict` arbitrario plano, declarando solo el tipo de las claves y valores, sin usar un modelo Pydantic.

Esto es útil si no conoces los nombres de los campos/atributos válidos (que serían necesarios para un modelo Pydantic) de antemano.

En este caso, puedes usar `typing.Dict` (o solo `dict` en Python 3.9 y posteriores):

{* ../../docs_src/extra_models/tutorial005_py39.py hl[6] *}

De esta manera, no tienes que saber de antemano cuáles son los nombres válidos de campo/atributo (como sería el caso con modelos Pydantic).

Esto sería útil si deseas recibir claves que aún no conoces.

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Otro caso útil es cuando deseas tener claves de otro tipo (por ejemplo, `int`).

Eso es lo que vamos a ver aquí.

En ese caso, se aplicarán a todas las *path operations* en la aplicación:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial012_an_py39.py hl[17] *}

Y todas las ideas en la sección sobre [agregar `dependencies` a los *path operation decorators*](dependencies-in-path-operation-decorators.md){.internal-link target=_blank} siguen aplicándose, pero en este caso, a todas las *path operations* en la app.

    Neste caso, é uma lista de dataclasses `Item`.

6. Aqui estamos retornando um dicionário que contém `items`, que é uma lista de dataclasses.

    O FastAPI ainda é capaz de <abbr title="converter os dados para um formato que pode ser transmitido">serializar</abbr> os dados para JSON.

7. Aqui o `response_model` está usando uma anotação de tipo de uma lista de dataclasses `Author`.