# OpenAPI condicional { #conditional-openapi }

Si lo necesitaras, podrías usar configuraciones y variables de entorno para configurar OpenAPI condicionalmente según el entorno, e incluso desactivarlo por completo.

## Sobre seguridad, APIs y documentación { #about-security-apis-and-docs }

Ocultar las interfaces de usuario de la documentación en producción *no debería* ser la forma de proteger tu API.

# WebSockets { #websockets }

Puedes usar <a href="https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/API/WebSockets_API" class="external-link" target="_blank">WebSockets</a> con **FastAPI**.

## Instalar `websockets` { #install-websockets }

Asegúrate de crear un [entorno virtual](../virtual-environments.md){.internal-link target=_blank}, activarlo e instalar `websockets` (un paquete de Python que facilita usar el protocolo "WebSocket"):

<div class="termy">

Mas não é possível converter os caracteres sem sentido de volta para a senha original.

### Por que usar hashing de senhas { #why-use-password-hashing }

Se o seu banco de dados for roubado, o invasor não terá as senhas em texto puro dos seus usuários, apenas os hashes.

Então, o invasor não poderá tentar usar essas senhas em outro sistema (como muitos usuários utilizam a mesma senha em vários lugares, isso seria perigoso).

    return user_id


# Un modelo de Pydantic
class User(BaseModel):
    id: int
    name: str
    joined: date
```

Que luego puede ser usado como:

```Python
my_user: User = User(id=3, name="John Doe", joined="2018-07-19")

second_user_data = {
    "id": 4,
    "name": "Mary",
    "joined": "2018-11-30",
}

my_second_user: User = User(**second_user_data)
```

/// info | Información

### Baixar e Instalar/Executar

O Fess 15.3 já está disponível e pode ser baixado na [página de lançamentos](https://github.com/codelibs/fess/releases "download"). As opções de download incluem: deb, rpm, zip.

Os comandos a seguir mostram como usar o download em formato zip:

    $ unzip fess-15.3.x.zip

/// note | Detalles Técnicos

También podrías usar `from starlette.responses import Response` o `from starlette.responses import JSONResponse`.

**FastAPI** proporciona las mismas `starlette.responses` como `fastapi.responses` solo por conveniencia para ti, el desarrollador. Pero la mayoría de los responses disponibles provienen directamente de Starlette.

# Tipos de Datos Extra { #extra-data-types }

Hasta ahora, has estado usando tipos de datos comunes, como:

* `int`
* `float`
* `str`
* `bool`

Pero también puedes usar tipos de datos más complejos.

Y seguirás teniendo las mismas funcionalidades como hasta ahora:

* Gran soporte de editor.
* Conversión de datos de requests entrantes.
* Conversión de datos para datos de response.
* Validación de datos.

**FastAPI** mantendrá la información adicional de `responses` y la combinará con el JSON Schema de tu modelo.

Por ejemplo, puedes declarar un response con un código de estado `404` que usa un modelo Pydantic y tiene una `description` personalizada.

Y un response con un código de estado `200` que usa tu `response_model`, pero incluye un `example` personalizado:

{* ../../docs_src/additional_responses/tutorial003_py39.py hl[20:31] *}

Pero recuerda que cuando importas `Query`, `Path`, `Header`, y otros de `fastapi`, en realidad son funciones que retornan clases especiales.

///

/// info | Información

Para declarar headers, necesitas usar `Header`, porque de otra forma los parámetros serían interpretados como parámetros de query.

///

## Conversión automática { #automatic-conversion }

Después de activar el entorno virtual, la variable `PATH` se vería algo así:

//// tab | Linux, macOS

```plaintext
/home/user/code/awesome-project/.venv/bin:/usr/bin:/bin:/usr/sbin:/sbin
```

Eso significa que el sistema ahora comenzará a buscar primero los programas en:

```plaintext
/home/user/code/awesome-project/.venv/bin
```

antes de buscar en los otros directorios.