<img src="/img/tutorial/security/image02.png">

/// note | Nota

No importa lo que escribas en el formulario, aún no funcionará. Pero llegaremos allí.

///

Esto por supuesto no es el frontend para los usuarios finales, pero es una gran herramienta automática para documentar interactivamente toda tu API.

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py hl[8:9] *}

Eso es todo.

**2 líneas**.

Y tiene la misma forma y estructura que todas tus *path operation functions*.

Puedes pensar en ella como una *path operation function* sin el "decorador" (sin el `@app.get("/some-path")`).

Y puede devolver lo que quieras.

En este caso, esta dependencia espera:

* Un parámetro de query opcional `q` que es un `str`.

pydantic==2.8.0
```

///

## Ejecuta Tu Programa { #run-your-program }

Después de activar el entorno virtual, puedes ejecutar tu programa, y usará el Python dentro de tu entorno virtual con los paquetes que instalaste allí.

<div class="termy">

```console
$ python main.py

Hello World
```

</div>

## Configura Tu Editor { #configure-your-editor }

	MOVD	F0, F1, F2			// ERROR "illegal MOV instruction"
	MOV	X10, X11, X12			// ERROR "illegal MOV instruction"
	MOVW	X10, X11, X12			// ERROR "illegal MOV instruction"
	RORI	$64, X5, X6			// ERROR "immediate out of range 0 to 63"
	SLLI	$64, X5, X6			// ERROR "immediate out of range 0 to 63"
	SRLI	$64, X5, X6			// ERROR "immediate out of range 0 to 63"
	SRAI	$64, X5, X6			// ERROR "immediate out of range 0 to 63"

## Leer un archivo `.env` { #reading-a-env-file }

Si tienes muchas configuraciones que posiblemente cambien mucho, tal vez en diferentes entornos, podría ser útil ponerlos en un archivo y luego leerlos desde allí como si fueran variables de entorno.

Esta práctica es lo suficientemente común que tiene un nombre, estas variables de entorno generalmente se colocan en un archivo `.env`, y el archivo se llama un "dotenv".

///

### `Response` { #response }

La clase principal `Response`, todos los otros responses heredan de ella.

Puedes devolverla directamente.

Acepta los siguientes parámetros:

* `content` - Un `str` o `bytes`.
* `status_code` - Un código de estado HTTP `int`.
* `headers` - Un `dict` de strings.

Esa sintaxis `@algo` en Python se llama un "decorador".

Lo pones encima de una función. Como un bonito sombrero decorativo (supongo que de ahí viene el término).

Un "decorador" toma la función de abajo y hace algo con ella.

En nuestro caso, este decorador le dice a **FastAPI** que la función de abajo corresponde al **path** `/` con una **operation** `get`.

Es el "**path operation decorator**".

///

/// tip | Consejo

Pydantic tiene un comportamiento especial cuando utilizas `Optional` o `Union[Something, None]` sin un valor por defecto, puedes leer más sobre ello en la documentación de Pydantic sobre <a href="https://docs.pydantic.dev/2.3/usage/models/#required-fields" class="external-link" target="_blank">Required Optional fields</a>.

///

///

## Añadir un modelo de salida { #add-an-output-model }

Podemos en cambio crear un modelo de entrada con la contraseña en texto plano y un modelo de salida sin ella:

{* ../../docs_src/response_model/tutorial003_py310.py hl[9,11,16] *}

Aquí, aunque nuestra *path operation function* está devolviendo el mismo usuario de entrada que contiene la contraseña:

## Ejecución al Iniciar { #running-on-startup }

En la mayoría de los casos, cuando creas una API web, quieres que esté **siempre en ejecución**, ininterrumpida, para que tus clientes puedan acceder a ella en cualquier momento. Esto, por supuesto, a menos que tengas una razón específica para que se ejecute solo en ciertas situaciones, pero la mayoría de las veces quieres que esté constantemente en ejecución y **disponible**.