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## Investigación { #investigation }

Al usar todas las alternativas anteriores, tuve la oportunidad de aprender de todas ellas, tomar ideas y combinarlas de la mejor manera que pude encontrar para mí y los equipos de desarrolladores con los que he trabajado.

Además, antes de eso, en versiones anteriores, el objeto `request` se pasaba como parte de los pares clave-valor en el contexto para Jinja2.

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/// tip | Consejo

Al declarar `response_class=HTMLResponse`, la interfaz de usuario de la documentación podrá saber que el response será HTML.

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/// note | Detalles técnicos

{* ../../docs_src/response_model/tutorial001_01_py310.py hl[16,21] *}

Como eso sucederá del lado de Rust, el rendimiento será mucho mejor que si se hiciera con Python normal y la clase `JSONResponse`.

Al usar un `response_model` o tipo de retorno, FastAPI no usará el `jsonable_encoder` para convertir los datos (lo cual sería más lento) ni la clase `JSONResponse`.

```

</div>

Es **ALTAMENTE recomendable** que escribas o copies el código, lo edites y lo ejecutes localmente.

Usarlo en tu editor es lo que realmente te muestra los beneficios de FastAPI, al ver cuán poco código tienes que escribir, todos los chequeos de tipos, autocompletado, etc.

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## Instalar FastAPI { #install-fastapi }

El primer paso es instalar FastAPI.

/// info | Información

Añadido en FastAPI 0.134.0.

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## ¿Qué es un Stream? { #what-is-a-stream }

Hacer "**Streaming**" de datos significa que tu app empezará a enviar ítems de datos al cliente sin esperar a que toda la secuencia de ítems esté lista.

Entonces, enviará el primer ítem, el cliente lo recibirá y empezará a procesarlo, y tú podrías seguir produciendo el siguiente ítem.

```mermaid
sequenceDiagram

**FastAPI** se basa en **OpenAPI**.

Eso es lo que hace posible tener múltiples interfaces de documentación interactiva automática, generación de código, etc.

OpenAPI tiene una forma de definir múltiples "esquemas" de seguridad.

Al usarlos, puedes aprovechar todas estas herramientas basadas en estándares, incluidos estos sistemas de documentación interactiva.

OpenAPI define los siguientes esquemas de seguridad:

Entonces, podemos cambiar la dependencia "dependable" `common_parameters` de arriba a la clase `CommonQueryParams`:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial002_an_py310.py hl[11:15] *}

Presta atención al método `__init__` usado para crear la instance de la clase:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial002_an_py310.py hl[12] *}

...tiene los mismos parámetros que nuestros `common_parameters` anteriores:

### Crear metadata para etiquetas { #create-metadata-for-tags }

Probemos eso en un ejemplo con etiquetas para `users` y `items`.

Crea metadata para tus etiquetas y pásala al parámetro `openapi_tags`:

{* ../../docs_src/metadata/tutorial004_py310.py hl[3:16,18] *}

El diccionario en `openapi_extra` se combinará profundamente con el esquema de OpenAPI generado automáticamente para la *path operation*.

Por lo tanto, podrías añadir datos adicionales al esquema generado automáticamente.

Siempre que pases exactamente el mismo contenido (exactamente el mismo password) obtienes exactamente el mismo galimatías.

Pero no puedes convertir del galimatías al password.

##### Por qué usar hashing de passwords { #why-use-password-hashing }

Si tu base de datos es robada, el ladrón no tendrá los passwords en texto plano de tus usuarios, solo los hashes.