Tiene una funcionalidad interesante e inusual: usando el mismo framework, es posible crear APIs y también CLIs.

Dado que se basa en el estándar previo para frameworks web Python sincrónicos (WSGI), no puede manejar Websockets y otras cosas, aunque aún así tiene un alto rendimiento también.

/// info | Información

En este caso, `item_id` se declara como un `int`.

/// check | Revisa

Esto te dará soporte del editor dentro de tu función, con chequeo de errores, autocompletado, etc.

///

## <dfn title="también conocido como: serialización, parsing, marshalling">Conversión</dfn> de datos { #data-conversion }

Si ejecutas este ejemplo y abres tu navegador en [http://127.0.0.1:8000/items/3](http://127.0.0.1:8000/items/3), verás un response de:

Puede ser utilizada por el equipo de frontend (que también puedes ser tú mismo).

Puede ser utilizada por aplicaciones y sistemas de terceros.

Y también puede ser utilizada por ti mismo, para depurar, revisar y probar la misma aplicación.

## El flujo `password` { #the-password-flow }

Probablemente has visto cómo declarar el `response_model` y el `status_code` para una *path operation*.

Eso define los metadatos sobre el response principal de una *path operation*.

También puedes declarar responses adicionales con sus modelos, códigos de estado, etc.

Hay un capítulo entero en la documentación sobre ello, puedes leerlo en [Responses Adicionales en OpenAPI](additional-responses.md).

Esto normalmente se llama un **webhook**.

## Pasos de los webhooks { #webhooks-steps }

El proceso normalmente es que **tú defines** en tu código cuál es el mensaje que enviarás, el **body de la request**.

También defines de alguna manera en qué **momentos** tu aplicación enviará esas requests o eventos.

Pero cuando los declaras con tipos de Python (en el ejemplo anterior, como `int`), son convertidos a ese tipo y validados respecto a él.

Todo el mismo proceso que se aplica para los parámetros de path también se aplica para los parámetros de query:

* Soporte del editor (obviamente)
* <dfn title="convirtiendo el string que viene de un request HTTP en datos de Python">"parsing"</dfn> de datos
* Validación de datos

## Instala el Programa del Servidor { #install-the-server-program }

Cuando instalas FastAPI, viene con un servidor de producción, Uvicorn, y puedes iniciarlo con el comando `fastapi run`.

Pero también puedes instalar un servidor ASGI manualmente.

Por ejemplo, estaba claro que idealmente debería estar basado en las anotaciones de tipos estándar de Python.

También, el mejor enfoque era usar estándares ya existentes.

* <dfn title="también conocido como: serialización, parsing, marshalling">Conversión</dfn> de datos de entrada: de la red a los datos y tipos de Python. Leyendo desde:
    * JSON.
    * Parámetros de path.
    * Parámetros de query.
    * Cookies.
    * Headers.
    * Formularios.
    * Archivos.

Algunas de las opciones que podrías usar como un TLS Termination Proxy son:

* Traefik (que también puede manejar la renovación de certificados)
* Caddy (que también puede manejar la renovación de certificados)
* Nginx
* HAProxy

## Let's Encrypt { #lets-encrypt }

Antes de Let's Encrypt, estos **certificados HTTPS** eran vendidos por terceros.