Luego descubrí que había un estándar para documentar APIs, usando JSON (o YAML, una extensión de JSON) llamado Swagger.

Y ya existía una interfaz de usuario web para las APIs Swagger. Por lo tanto, ser capaz de generar documentación Swagger para una API permitiría usar esta interfaz de usuario web automáticamente.

En algún punto, Swagger fue entregado a la Linux Foundation, para ser renombrado OpenAPI.

Então descobri que existia um padrão para documentar APIs, utilizando JSON (ou YAML, uma extensão do JSON) chamado Swagger.

E havia uma interface web para APIs Swagger já criada. Então, ser capaz de gerar documentação Swagger para uma API permitiria usar essa interface web automaticamente.

Em algum ponto, Swagger foi doado para a Fundação Linux, para ser renomeado OpenAPI.

ne
nicăieri
nici
nimeni
nişte
noastră
noastre
noi
noştri
nostru
nu
ori
oricând
oricare
oricât
orice
oricînd
oricine
oricît
oricum
oriunde
până
pe
pentru
peste
pînă
poate
pot
prea
prima
primul
prin
printr
sa
să
săi
sale
sau
său
se
şi
sînt
sîntem
sînteţi
spre
sub

Então, a linha:

```Python
    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)
```

não será executada.

/// info | Informação

Para mais informações, consulte [a documentação oficial do Python](https://docs.python.org/3/library/__main__.html).

///

## Execute seu código com seu depurador { #run-your-code-with-your-debugger }

También puedes ver que muestra el **PID** de cada proceso, `27365` para el proceso padre (este es el **gestor de procesos**) y uno para cada worker process: `27368`, `27369`, `27370`, y `27367`.

## Conceptos de Despliegue { #deployment-concepts }

Pero cuando los declaras con tipos de Python (en el ejemplo anterior, como `int`), son convertidos a ese tipo y validados respecto a él.

Todo el mismo proceso que se aplica para los parámetros de path también se aplica para los parámetros de query:

* Soporte del editor (obviamente)
* <dfn title="convirtiendo el string que viene de un request HTTP en datos de Python">"parsing"</dfn> de datos
* Validación de datos

Pero eso aún no es tan útil. Vamos a hacer que nos dé el usuario actual.

## Crear un modelo de usuario { #create-a-user-model }

Primero, vamos a crear un modelo de usuario con Pydantic.

De la misma manera que usamos Pydantic para declarar cuerpos, podemos usarlo en cualquier otra parte:

{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[5,12:6] *}

## Crear una dependencia `get_current_user` { #create-a-get-current-user-dependency }

Puedes montar aplicaciones WSGI como viste con [Sub Aplicaciones - Mounts](sub-applications.md), [Detrás de un Proxy](behind-a-proxy.md).

Para eso, puedes usar el `WSGIMiddleware` y usarlo para envolver tu aplicación WSGI, por ejemplo, Flask, Django, etc.

## Usando `WSGIMiddleware` { #using-wsgimiddleware }

/// info | Información

# Modelos de Parámetros Query { #query-parameter-models }

Si tienes un grupo de **parámetros query** que están relacionados, puedes crear un **modelo de Pydantic** para declararlos.

Esto te permitiría **reutilizar el modelo** en **múltiples lugares** y también declarar validaciones y metadatos para todos los parámetros de una vez. 😎

/// note | Nota

Esto es compatible desde la versión `0.115.0` de FastAPI. 🤓

///

///

## Modelos Pydantic para Formulários { #pydantic-models-for-forms }

Você precisa apenas declarar um **modelo Pydantic** com os campos que deseja receber como **campos de formulários**, e então declarar o parâmetro como um `Form`:

{* ../../docs_src/request_form_models/tutorial001_an_py310.py hl[9:11,15] *}