Esto contrasta con las etapas de **desarrollo**, donde estás constantemente cambiando el código, rompiéndolo y arreglándolo, deteniendo y reiniciando el servidor de desarrollo, etc.

## Estrategias de Despliegue { #deployment-strategies }

Esto sigue siendo soportado gracias a **Pydantic**, ya que tiene <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/dataclasses/#use-of-stdlib-dataclasses-with-basemodel" class="external-link" target="_blank">soporte interno para `dataclasses`</a>.

deles
desde
deste
do
dos
dun
duns
dunha
dunhas
e
el
ela
elas
eles
en
era
eran
esa
esas
ese
eses
esta
estar
estaba
está
están
este
estes
estiven
estou
eu
é
facer
foi
foron
fun
había
hai
iso
isto
la
las
lle
lles
lo
los
mais
me
meu
meus
min
miña
miñas
moi
na
nas
neste
nin

///

## Ejecuta tu código con tu depurador { #run-your-code-with-your-debugger }

Dado que estás ejecutando el servidor Uvicorn directamente desde tu código, puedes llamar a tu programa de Python (tu aplicación FastAPI) directamente desde el depurador.

---

Por ejemplo, en Visual Studio Code, puedes:

Esto se debe a que, por defecto, FastAPI inspeccionará cada elemento dentro y se asegurará de que sea serializable como JSON, usando el mismo [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.

Puedes usar múltiples worker processes con la opción CLI `--workers` con los comandos `fastapi` o `uvicorn` para aprovechar los **CPUs de múltiples núcleos**, para ejecutar **múltiples procesos en paralelo**.

Podrías usar estas herramientas e ideas si estás instalando **tu propio sistema de despliegue** mientras te encargas tú mismo de los otros conceptos de despliegue.

            * O **FastAPI** adiciona aqui a referência dos esquemas JSON globais que estão localizados em outro lugar, ao invés de incluí-lo diretamente. Deste modo, outras aplicações e clientes podem utilizar estes esquemas JSON diretamente, fornecer melhores ferramentas de geração de código, etc.

///

O retorno gerado no OpenAPI para esta *operação de rota* será:

```JSON hl_lines="3-12"
{
    "responses": {

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
outro

{!../../docs_src/templates/templates/item.html!}
```

En este ejemplo, enlazaría a un archivo CSS en `static/styles.css` con:

```CSS hl_lines="4"
{!../../docs_src/templates/static/styles.css!}
```

Y porque estás usando `StaticFiles`, ese archivo CSS sería servido automáticamente por tu aplicación de **FastAPI** en la URL `/static/styles.css`.

## Más detalles { #more-details }

Entonces podemos declarar `tags` como un conjunto de strings:

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial003_py310.py hl[12] *}

Con esto, incluso si recibes un request con datos duplicados, se convertirá en un conjunto de elementos únicos.

Y siempre que emitas esos datos, incluso si la fuente tenía duplicados, se emitirá como un conjunto de elementos únicos.

Y también se anotará/documentará en consecuencia.