Tener un proxy con un prefijo de path eliminado, en este caso, significa que podrías declarar un path en `/app` en tu código, pero luego añades una capa encima (el proxy) que situaría tu aplicación **FastAPI** bajo un path como `/api/v1`.

En este caso, el path original `/app` realmente sería servido en `/api/v1/app`.

Aunque todo tu código esté escrito asumiendo que solo existe `/app`.

{* ../../docs_src/custom_response/tutorial002_py310.py hl[2,7] *}

/// info | Información

El parámetro `response_class` también se utilizará para definir el "media type" del response.

En este caso, el HTTP header `Content-Type` se establecerá en `text/html`.

Y se documentará así en OpenAPI.

///

### Devuelve una `Response` { #return-a-response }

Para lograr esto, el backend `:80` debe tener una lista de "orígenes permitidos".

En este caso, la lista tendría que incluir `http://localhost:8080` para que el frontend `:8080` funcione correctamente.

Ahora que tenemos todo el flujo de seguridad, hagamos que la aplicación sea realmente segura, usando tokens <abbr title="JSON Web Tokens">JWT</abbr> y hashing de contraseñas seguras.

Este código es algo que puedes usar realmente en tu aplicación, guardar los hashes de las contraseñas en tu base de datos, etc.

Vamos a empezar desde donde lo dejamos en el capítulo anterior e incrementarlo.

{* ../../docs_src/path_params/tutorial002_py310.py hl[7] *}

En este caso, `item_id` se declara como un `int`.

/// check | Revisa

Esto te dará soporte del editor dentro de tu función, con chequeo de errores, autocompletado, etc.

///

## <dfn title="también conocido como: serialización, parsing, marshalling">Conversión</dfn> de datos { #data-conversion }

Dans ce cas, cette attaque / ce risque ne vous concerne pas.

Ce risque et cette attaque sont surtout pertinents lorsque l’application s’exécute sur le réseau local et que c’est la seule protection supposée.

## Autoriser les requêtes sans Content-Type { #allowing-requests-without-content-type }

Ten en cuenta que los dataclasses no pueden hacer todo lo que los modelos de Pydantic pueden hacer.

Así que, podrías necesitar seguir usando modelos de Pydantic.

Pero si tienes un montón de dataclasses por ahí, este es un buen truco para usarlos para potenciar una API web usando FastAPI. 🤓

///

## Dataclasses en `response_model` { #dataclasses-in-response-model }

También puedes usar `dataclasses` en el parámetro `response_model`:

Si vous avez une grande application, vous pourriez finir par accumuler **plusieurs tags**, et vous voudrez vous assurer d'utiliser toujours le **même tag** pour les *chemins d'accès* associés.

Dans ces cas, il peut être judicieux de stocker les tags dans un `Enum`.

**FastAPI** le prend en charge de la même manière qu'avec des chaînes simples :

{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial002b_py310.py hl[1,8:10,13,18] *}

```mermaid
flowchart LR
    stone(philosophers-stone) -->|requires| harry-1[harry v1]
```

Luego, en algún momento después, creas otro proyecto llamado `prisoner-of-azkaban`, y este proyecto también depende de `harry`, pero este proyecto necesita **`harry` versión `3`**.

de
la
que
el
en
y
a
los
del
se
las
por
un
para
con
no
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su
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lo
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más
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ya
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este
sí
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muy
sin
sobre
también
me
hasta
hay
donde
quien
desde
todo
nos
durante
todos
uno
les
ni
contra
otros
ese
eso