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  1. docs/es/docs/fastapi-cli.md

    Cuando instalas FastAPI (por ejemplo, con `pip install "fastapi[standard]"`), viene con un programa de línea de comandos que puedes ejecutar en la terminal.
    
    Para ejecutar tu aplicación FastAPI en modo de desarrollo, puedes usar el comando `fastapi dev`:
    
    <div class="termy">
    
    Created: Sun Apr 05 07:19:11 GMT 2026
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  2. docs/es/docs/tutorial/debugging.md

    Para más información, revisa [la documentación oficial de Python](https://docs.python.org/3/library/__main__.html).
    
    ///
    
    ## Ejecuta tu código con tu depurador { #run-your-code-with-your-debugger }
    
    Dado que estás ejecutando el servidor Uvicorn directamente desde tu código, puedes llamar a tu programa de Python (tu aplicación FastAPI) directamente desde el depurador.
    
    ---
    
    Por ejemplo, en Visual Studio Code, puedes:
    
    * Ir al panel de "Debug".
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  3. docs/es/docs/advanced/openapi-callbacks.md

    El proceso que ocurre cuando tu aplicación API llama a la *API externa* se llama un "callback". Porque el software que escribió el desarrollador externo envía un request a tu API y luego tu API hace un *callback*, enviando un request a una *API externa* (que probablemente fue creada por el mismo desarrollador).
    
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  4. docs/es/docs/how-to/custom-docs-ui-assets.md

    * `title`: el título de tu API.
    * `oauth2_redirect_url`: puedes usar `app.swagger_ui_oauth2_redirect_url` aquí para usar el valor por defecto.
    * `swagger_js_url`: la URL donde el HTML para tu documentación de Swagger UI puede obtener el archivo **JavaScript**. **Este es el que tu propia aplicación está sirviendo ahora**.
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  5. docs/es/docs/advanced/openapi-webhooks.md

    # Webhooks de OpenAPI { #openapi-webhooks }
    
    Hay casos donde quieres decirle a los **usuarios** de tu API que tu aplicación podría llamar a *su* aplicación (enviando una request) con algunos datos, normalmente para **notificar** de algún tipo de **evento**.
    
    Esto significa que en lugar del proceso normal de tus usuarios enviando requests a tu API, es **tu API** (o tu aplicación) la que podría **enviar requests a su sistema** (a su API, su aplicación).
    
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  6. docs/es/docs/async.md

    Pero como te alejas del mostrador y te sientas en la mesa con un número para tu turno, puedes cambiar 🔀 tu atención a tu crush, y "trabajar" ⏯ 🤓 en eso. Luego, nuevamente estás haciendo algo muy "productivo" como es coquetear con tu crush 😍.
    
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  7. docs/es/docs/tutorial/body.md

    # Request Body { #request-body }
    
    Cuando necesitas enviar datos desde un cliente (digamos, un navegador) a tu API, los envías como un **request body**.
    
    Un **request** body es un dato enviado por el cliente a tu API. Un **response** body es el dato que tu API envía al cliente.
    
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  8. docs/es/docs/advanced/websockets.md

    ### En producción { #in-production }
    
    En tu sistema de producción, probablemente tengas un frontend creado con un framework moderno como React, Vue.js o Angular.
    
    Y para comunicarte usando WebSockets con tu backend probablemente usarías las utilidades de tu frontend.
    
    O podrías tener una aplicación móvil nativa que se comunica con tu backend de WebSocket directamente, en código nativo.
    
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  9. docs/es/docs/tutorial/testing.md

    ///
    
    ## Separando pruebas { #separating-tests }
    
    En una aplicación real, probablemente tendrías tus pruebas en un archivo diferente.
    
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  10. docs/es/docs/deployment/concepts.md

    ### Memoria del Servidor { #server-memory }
    
    Por ejemplo, si tu código carga un modelo de Machine Learning con **1 GB de tamaño**, cuando ejecutas un proceso con tu API, consumirá al menos 1 GB de RAM. Y si inicias **4 procesos** (4 workers), cada uno consumirá 1 GB de RAM. Así que, en total, tu API consumirá **4 GB de RAM**.
    
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