$ python main.py

I solemnly swear 🐺
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## Alternativas { #alternatives }

Esta es una guía simple para comenzar y enseñarte cómo funciona todo **por debajo**.

Hay muchas **alternativas** para gestionar entornos virtuales, dependencias de paquetes (requisitos), proyectos.

`@lru_cache` modifica la función que decora para devolver el mismo valor que se devolvió la primera vez, en lugar de calcularlo nuevamente, ejecutando el código de la función cada vez.

Con un response model, FastAPI usará Pydantic para serializar los datos a JSON, sin pasos intermedios, como convertirlos con `jsonable_encoder`, que ocurriría en cualquier otro caso.

Y por debajo, Pydantic usa los mismos mecanismos en Rust que `orjson` para serializar a JSON, así que ya obtendrás el mejor rendimiento con un response model.

## Clase de response por defecto { #default-response-class }

    * Ellos **expiran**.
    * Y luego necesitan ser **renovados**, **adquiridos nuevamente** del tercero.
* La encriptación de la conexión ocurre a nivel de **TCP**.
    * Esa es una capa **debajo de HTTP**.
    * Por lo tanto, el manejo de **certificados y encriptación** se realiza **antes de HTTP**.
* **TCP no sabe acerca de "dominios"**. Solo sobre direcciones IP.

Webargs es una herramienta que fue creada para proporcionar esa funcionalidad sobre varios frameworks, incluido Flask.

Usa Marshmallow por debajo para hacer la validación de datos. Y fue creada por los mismos desarrolladores.

Es una gran herramienta y la he usado mucho también, antes de tener **FastAPI**.

/// info | Información

    Así que es importante poner esto **cerca del final** del `Dockerfile`, para optimizar los tiempos de construcción de la imagen del contenedor.

6. Establecer el **comando** para usar `fastapi run`, que utiliza Uvicorn debajo.

    `CMD` toma una lista de cadenas, cada una de estas cadenas es lo que escribirías en la línea de comandos separado por espacios.

Debido a eso, las versiones de FastAPI anteriores a 0.99.0 todavía usaban versiones de OpenAPI menores a 3.1.0.

///

### `examples` de Pydantic y FastAPI { #pydantic-and-fastapi-examples }

Haciendo esto, nuestro `GzipRequest` se encargará de descomprimir los datos (si es necesario) antes de pasarlos a nuestras *path operations*.

Después de eso, toda la lógica de procesamiento es la misma.

Pero debido a nuestros cambios en `GzipRequest.body`, el request body se descomprimirá automáticamente cuando sea cargado por **FastAPI** si es necesario.

Queremos que FastAPI continúe **filtrando** los datos usando el modelo de response. Para que, incluso cuando la función devuelva más datos, el response solo incluya los campos declarados en el modelo de response.

En el ejemplo anterior, debido a que las clases eran diferentes, tuvimos que usar el parámetro `response_model`. Pero eso también significa que no obtenemos el soporte del editor y las herramientas verificando el tipo de retorno de la función.

Siempre tendrá los scopes de seguridad declarados en las dependencias `Security` actuales y todos los dependientes para **esa específica** *path operation* y **ese específico** árbol de dependencias.