{* ../../docs_src/request_forms_and_files/tutorial001_an_py39.py hl[10:12] *}

Los archivos y campos de formulario se subirán como form data y recibirás los archivos y campos de formulario.

Y puedes declarar algunos de los archivos como `bytes` y algunos como `UploadFile`.

/// warning | Advertencia

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

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

El término "esquema" también podría referirse a la forma de algunos datos, como el contenido JSON.

En ese caso, significaría los atributos del JSON, los tipos de datos que tienen, etc.

#### OpenAPI y JSON Schema { #openapi-and-json-schema }

# Despliega FastAPI en Proveedores de Nube { #deploy-fastapi-on-cloud-providers }

Puedes usar prácticamente **cualquier proveedor de nube** para desplegar tu aplicación FastAPI.

En la mayoría de los casos, los principales proveedores de nube tienen guías para desplegar FastAPI con ellos.

## FastAPI Cloud { #fastapi-cloud }

Si solías depender de este comportamiento, ahora deberías crear los recursos para las tareas en segundo plano dentro de la propia tarea en segundo plano, y usar internamente solo datos que no dependan de los recursos de dependencias con `yield`.

**FastAPI** se asegurará de que todo se ejecute en el orden correcto.

/// note | Detalles técnicos

Esto funciona gracias a los <a href="https://docs.python.org/3/library/contextlib.html" class="external-link" target="_blank">Context Managers</a> de Python.

**FastAPI** los utiliza internamente para lograr esto.

///

## Dependencias con `yield` y `HTTPException` { #dependencies-with-yield-and-httpexception }

# 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.

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial005_an_py310.py hl[13] *}

Centrémonos en los parámetros declarados:

* Aunque esta función es una dependencia ("dependable") en sí misma, también declara otra dependencia (depende de algo más).
    * Depende del `query_extractor`, y asigna el valor que devuelve al parámetro `q`.

Importa `BaseSettings` de Pydantic y crea una sub-clase, muy similar a un modelo de Pydantic.

De la misma forma que con los modelos de Pydantic, declaras atributos de clase con anotaciones de tipos, y posiblemente, valores por defecto.

Puedes usar todas las mismas funcionalidades de validación y herramientas que usas para los modelos de Pydantic, como diferentes tipos de datos y validaciones adicionales con `Field()`.

//// tab | Pydantic v2

Tiene **valores por defecto** sensatos para todo, con configuraciones opcionales en todas partes. Todos los parámetros se pueden ajustar finamente para hacer lo que necesitas y para definir el API que necesitas.

Pero por defecto, todo **"simplemente funciona"**.

### Validación { #validation }

* Validación para la mayoría (¿o todas?) de los **tipos de datos** de Python, incluyendo:
    * Objetos JSON (`dict`).

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.

## El orden importa { #order-matters }