# Despliegue { #deployment }

Desplegar una aplicación **FastAPI** es relativamente fácil.

## Qué Significa Despliegue { #what-does-deployment-mean }

**Desplegar** una aplicación significa realizar los pasos necesarios para hacerla **disponible para los usuarios**.

# Implantação { #deployment }

Implantar uma aplicação **FastAPI** é relativamente fácil.

## O que significa Implantação { #what-does-deployment-mean }

Implantar uma aplicação significa executar as etapas necessárias para torná-la disponível para os usuários.

Agora você pode criar as *operações de rota* para a documentação personalizada.

Você pode reutilizar as funções internas do FastAPI para criar as páginas HTML para a documentação e passar os argumentos necessários:

* `openapi_url`: a URL onde a página HTML para a documentação pode obter o esquema OpenAPI para a sua API. Você pode usar aqui o atributo `app.openapi_url`.
* `title`: o título da sua API.

* Certifique-se de ter modelos Pydantic bem definidos para seus corpos de solicitação e respostas.
* Configure quaisquer permissões e funções necessárias usando dependências.
* Nunca armazene senhas em texto simples, apenas hashes de senha.
* Implemente e use ferramentas criptográficas bem conhecidas, como pwdlib e tokens JWT, etc.

Después de tener tests, puedes actualizar la versión de **FastAPI** a una más reciente, y asegurarte de que todo tu código está funcionando correctamente ejecutando tus tests.

Si todo está funcionando, o después de hacer los cambios necesarios, y todos tus tests pasan, entonces puedes fijar tu `fastapi` a esa nueva versión más reciente.

## Sobre Starlette { #about-starlette }

No deberías fijar la versión de `starlette`.

* Ejecución al iniciar
* Reinicios
* Replicación (la cantidad de procesos en ejecución)
* Memoria
* Pasos previos antes de iniciar

Comprender estas ideas y cómo aplicarlas debería darte la intuición necesaria para tomar decisiones al configurar y ajustar tus implementaciones. 🤓

* Puede entonces hacer algo a esa **request** o ejecutar cualquier código necesario.
* Luego pasa la **request** para que sea procesada por el resto de la aplicación (por alguna *path operation*).
* Después toma la **response** generada por la aplicación (por alguna *path operation*).
* Puede hacer algo a esa **response** o ejecutar cualquier código necesario.
* Luego devuelve la **response**.

/// note | Detalles Técnicos

Uma das principais funcionalidades necessárias em sistemas de API é a "<abbr title="também chamado marshalling, conversão">serialização</abbr>" de dados, que é pegar dados do código (Python) e convertê-los em algo que possa ser enviado pela rede. Por exemplo, converter um objeto contendo dados de um banco de dados em um objeto JSON. Converter objetos `datetime` em strings, etc.

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.

O **FastAPI** irá **extrair** os dados de **cada campo** a partir dos **cabeçalhos** da requisição e te retornará o modelo do Pydantic que você definiu.

## Checando a documentação { #check-the-docs }

Você pode ver os headers necessários na interface gráfica da documentação em `/docs`:

<div class="screenshot">
<img src="/img/tutorial/header-param-models/image01.png">
</div>

## Proibindo Cabeçalhos adicionais { #forbid-extra-headers }