### Pide cerrar { #ask-to-close }

Si responden, hay una alta probabilidad de que hayas resuelto su problema, felicidades, ¡**eres un héroe**! 🦸

* Ahora, si eso resolvió su problema, puedes pedirles que:

    * En GitHub Discussions: marquen el comentario como la **respuesta**.

Si necesitas o quieres trabajar con **GraphQL**, <a href="https://strawberry.rocks/" class="external-link" target="_blank">**Strawberry**</a> es el paquete **recomendado** ya que tiene un diseño muy similar al diseño de **FastAPI**, todo basado en **anotaciones de tipos**.

Dependiendo de tu caso de uso, podrías preferir usar un paquete diferente, pero si me preguntas, probablemente te sugeriría probar **Strawberry**.

{* ../../docs_src/response_model/tutorial003_02_py39.py hl[8,10:11] *}

Este caso simples é tratado automaticamente pelo FastAPI porque a anotação do tipo de retorno é a classe (ou uma subclasse de) `Response`.

E as ferramentas também ficarão felizes porque `RedirectResponse` e ​​`JSONResponse` são subclasses de `Response`, então a anotação de tipo está correta.

Então, durante esse tempo, o computador pode ir e fazer outro trabalho, enquanto o "arquivo lento" 📝 termina.

Então o computador / programa 🤖 irá voltar sempre que tiver uma chance, seja porque ele está esperando novamente, ou quando ele 🤖 terminar todo o trabalho que tem até esse ponto. E ele 🤖 irá ver se alguma das tarefas que estava esperando já terminaram de fazer o que quer que tinham que fazer.

No significa "`one_person` es la **clase** llamada `Person`".

## Modelos Pydantic { #pydantic-models }

<a href="https://docs.pydantic.dev/" class="external-link" target="_blank">Pydantic</a> es un paquete de Python para realizar la validación de datos.

Declaras la "forma" de los datos como clases con atributos.

Y cada atributo tiene un tipo.

* Al ejecutar en un **Raspberry Pi**
* Usando un servicio en la nube que ejecutaría una imagen de contenedor por ti, etc.

### Requisitos del Paquete { #package-requirements }

Normalmente tendrías los **requisitos del paquete** para tu aplicación en algún archivo.

Dependería principalmente de la herramienta que uses para **instalar** esos requisitos.

**FastAPI CLI** es un programa de línea de comandos que puedes usar para servir tu aplicación FastAPI, gestionar tu proyecto FastAPI, y más.

Cuando instalas FastAPI (por ejemplo, con `pip install "fastapi[standard]"`), incluye un paquete llamado `fastapi-cli`, este paquete proporciona el comando `fastapi` en la terminal.

Para ejecutar tu aplicación FastAPI en modo de desarrollo, puedes usar el comando `fastapi dev`:

<div class="termy">

```console

Si usas este modelo como entrada, como aquí:

{* ../../docs_src/separate_openapi_schemas/tutorial001_py310.py ln[1:15] hl[14] *}

...entonces el campo `description` **no será requerido**. Porque tiene un valor por defecto de `None`.

### Modelo de Entrada en la Documentación { #input-model-in-docs }

```console
$ pip install "fastapi[all]"
---> 100%
```

</div>

/// info | Información

En Pydantic v1 venía incluido con el paquete principal. Ahora se distribuye como este paquete independiente para que puedas elegir si instalarlo o no si no necesitas esa funcionalidad.

///

### Crear el objeto `Settings` { #create-the-settings-object }

///

## OpenAPI y documentación de API { #openapi-and-api-docs }

Si devuelves códigos de estado adicionales y responses directamente, no se incluirán en el esquema de OpenAPI (la documentación de la API), porque FastAPI no tiene una forma de saber de antemano qué vas a devolver.