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

Y cada atributo tiene un tipo.

Entonces creas un instance de esa clase con algunos valores y validará los valores, los convertirá al tipo adecuado (si es el caso) y te dará un objeto con todos los datos.

Y obtienes todo el soporte del editor con ese objeto resultante.

Un ejemplo de la documentación oficial de Pydantic:

Comencemos con un ejemplo y luego veámoslo en detalle.

Creamos una función asíncrona `lifespan()` con `yield` así:

{* ../../docs_src/events/tutorial003.py hl[16,19] *}

* **Sin compromisos** con bases de datos, frontends, etc. Pero fácil integración con todos ellos.

### "Plug-ins" ilimitados

O de otra manera, no hay necesidad de ellos, importa y usa el código que necesitas.

## Proxy con un prefijo de path eliminado

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`.

Así que, puedes usarlo con:

{* ../../docs_src/path_params/tutorial004.py hl[6] *}

/// tip | Consejo

Podrías necesitar que el parámetro contenga `/home/johndoe/myfile.txt`, con una barra inclinada (`/`) inicial.

En ese caso, la URL sería: `/files//home/johndoe/myfile.txt`, con una doble barra inclinada (`//`) entre `files` y `home`.

///

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FastAPI es un framework web moderno, rápido (de alto rendimiento), para construir APIs con Python basado en las anotaciones de tipos estándar de Python.

Las características clave son:

* **Rápido**: Muy alto rendimiento, a la par con **NodeJS** y **Go** (gracias a Starlette y Pydantic). [Uno de los frameworks Python más rápidos disponibles](#performance).

> ¿Cuál es la historia de este proyecto? Parece haber surgido de la nada y ser increíble en pocas semanas [...]

Aquí hay un poquito de esa historia.

## Alternativas

He estado creando APIs con requisitos complejos durante varios años (Machine Learning, sistemas distribuidos, trabajos asíncronos, bases de datos NoSQL, etc.), liderando varios equipos de desarrolladores.

Toda la **lógica** sobre cómo registrar los URLs para webhooks y el código para realmente enviar esas requests depende de ti. Lo escribes como quieras en **tu propio código**.

## Documentando webhooks con **FastAPI** y OpenAPI

Con **FastAPI**, puedes definir, validar, documentar y usar modelos anidados de manera arbitraria (gracias a Pydantic).

## Campos de lista

Puedes definir un atributo como un subtipo. Por ejemplo, una `list` en Python:

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial001_py310.py hl[12] *}

Esto hará que `tags` sea una lista, aunque no declare el tipo de los elementos de la lista.

## Campos de lista con parámetro de tipo

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.

O podrías tener alguna otra forma de comunicarte con el endpoint de WebSocket.

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