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}
```

#### `HTTPException` de FastAPI vs `HTTPException` de Starlette { #fastapis-httpexception-vs-starlettes-httpexception }

**FastAPI** tiene su propio `HTTPException`.

Y la clase de error `HTTPException` de **FastAPI** hereda de la clase de error `HTTPException` de Starlette.

Y porque el esquema generado es del estándar <a href="https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/blob/master/versions/3.1.0.md" class="external-link" target="_blank">OpenAPI</a>, hay muchas herramientas compatibles.

Debido a esto, el propio **FastAPI** proporciona una documentación de API alternativa (usando ReDoc), a la cual puedes acceder en <a href="http://127.0.0.1:8000/redoc" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1:8000/redoc</a>:

Cada uno de estos contenedores ejecutando tu aplicación normalmente tendría **solo un proceso** (e.g., un proceso Uvicorn ejecutando tu aplicación FastAPI). Todos serían **contenedores idénticos**, ejecutando lo mismo, pero cada uno con su propio proceso, memoria, etc. De esa forma, aprovecharías la **paralelización** en **diferentes núcleos** de la CPU, o incluso en **diferentes máquinas**.

## Verlo en la documentación { #see-it-in-the-docs }

Cuando veas la documentación automática, puedes verificar que el modelo de entrada y el modelo de salida tendrán cada uno su propio JSON Schema:

<img src="/img/tutorial/response-model/image01.png">

Y ambos modelos se utilizarán para la documentación interactiva de la API:

<img src="/img/tutorial/response-model/image02.png">

### Tipos genéricos con parámetros de tipo { #generic-types-with-type-parameters }

Hay algunas estructuras de datos que pueden contener otros valores, como `dict`, `list`, `set` y `tuple`. Y los valores internos también pueden tener su propio tipo.

Estos tipos que tienen tipos internos se denominan tipos "**genéricos**". Y es posible declararlos, incluso con sus tipos internos.

* Validación y documentación a partir de estos tipos.
* Sistema de Inyección de Dependencias.

No utiliza un paquete de validación de datos, serialización y documentación de terceros como Pydantic, tiene el suyo propio. Por lo tanto, estas definiciones de tipos de datos no serían reutilizables tan fácilmente.

Un entorno virtual es un **directorio**, muy similar al global, donde puedes instalar los paquetes para un proyecto.

De esta manera, cada proyecto tendrá su propio entorno virtual (directorio `.venv`) con sus propios paquetes.

```mermaid
flowchart TB
    subgraph stone-project[philosophers-stone project]
        stone(philosophers-stone) --->|requires| harry-1
        subgraph venv1[.venv]

        PropertyDoc propDoc = Mock()
        PropertyMetaData propMetaData = Mock()
        _ * propDoc.name >> name
        _ * propDoc.id >> (args.id ?: name)
        _ * propDoc.description >> parse("<para>${args.description ?: 'description'}</para>")
        _ * propDoc.comment >> [parse("<para>${args.comment ?: 'comment'}</para>")]
        _ * propDoc.metaData >> propMetaData

mesmo
mesmos
na
nas
nao
nas
nem
nesse
neste
nos
o
os
ou
outra
outras
outro
outros
pelas
pelas
pelo
pelos
perante
pois
por
porque
portanto
proprio
propios
quais
qual
qualquer
quando
quanto
que
quem
quer
se
seja
sem
sendo
seu
seus
sob
sobre
sua
suas
tal
tambem
teu
teus
toda

Así que, incluso con el código anterior que no usa Pydantic explícitamente, FastAPI está usando Pydantic para convertir esos dataclasses estándar en su propia versión de dataclasses de Pydantic.

Y por supuesto, soporta lo mismo:

* validación de datos
* serialización de datos
* documentación de datos, etc.