Eso demuestra cómo el Proxy (Traefik) usa el prefijo de path y cómo el servidor (Uvicorn) usa el `root_path` de la opción `--root-path`.

### Revisa la UI de los docs { #check-the-docs-ui }

Pero aquí está la parte divertida. ✨

Da mesma forma, você pode declarar parâmetros de consulta opcionais, definindo o valor padrão para `None`:

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

Nesse caso, o parâmetro da função `q` será opcional, e `None` será o padrão.

/// check | Verifique

```Dockerfile
RUN pip install --no-cache-dir --upgrade -r /code/requirements.txt
```

O arquivo com os requisitos de pacote **não muda com frequência**. Então, ao copiar apenas esse arquivo, o Docker será capaz de **usar o cache** para esse passo.

E então, o Docker será capaz de **usar o cache para o próximo passo** que baixa e instala essas dependências. E é aqui que **salvamos muito tempo**. ✨ ...e evitamos tédio esperando. 😪😆

{* ../../docs_src/response_model/tutorial001_01_py310.py hl[16,21] *}

Como eso sucederá del lado de Rust, el rendimiento será mucho mejor que si se hiciera con Python normal y la clase `JSONResponse`.

Al usar un `response_model` o tipo de retorno, FastAPI no usará el `jsonable_encoder` para convertir los datos (lo cual sería más lento) ni la clase `JSONResponse`.

Em seguida, criamos um modelo `HeroPublic`, que será **retornado** para os clientes da API.

Ele tem os mesmos campos que `HeroBase`, então não incluirá `secret_name`.

Finalmente, a identidade dos nossos heróis está protegida! 🥷

Ele também declara novamente `id: int`. Ao fazer isso, estamos fazendo um **contrato** com os clientes da API, para que eles possam sempre esperar que o `id` estará lá e será um `int` (nunca será `None`).

* Adicionar um **JSON Schema** para a resposta, na *operação de rota* do OpenAPI.
    * Isso será usado pela **documentação automática**.
    * Também será usado por ferramentas de geração automática de código do cliente.
* **Serializar** os dados retornados para JSON usando Pydantic, que é escrito em **Rust**, então será **muito mais rápido**.

Mas o mais importante:

De toda forma, nós podemos declarar o esquema esperado para o corpo da requisição.

### Tipo de conteúdo do OpenAPI personalizado { #custom-openapi-content-type }

Imaginemos que tienes una *path operation* con un path `/files/{file_path}`.

Pero necesitas que `file_path` en sí mismo contenga un *path*, como `home/johndoe/myfile.txt`.

Entonces, la URL para ese archivo sería algo como: `/files/home/johndoe/myfile.txt`.

### Soporte de OpenAPI { #openapi-support }

* Agregar un **JSON Schema** para el response, en la *path operation* de OpenAPI.
    * Esto será utilizado por la **documentación automática**.
    * También será utilizado por herramientas de generación automática de código de cliente.
* **Serializar** los datos devueltos a JSON usando Pydantic, que está escrito en **Rust**, por lo que será **mucho más rápido**.

Pero lo más importante:

///

### Paso 2: crea una "instance" de `FastAPI` { #step-2-create-a-fastapi-instance }

{* ../../docs_src/first_steps/tutorial001_py310.py hl[3] *}

Aquí la variable `app` será una "instance" de la clase `FastAPI`.

Este será el punto principal de interacción para crear toda tu API.

### Paso 3: crea una *path operation* { #step-3-create-a-path-operation }

#### Path { #path }