Esto es especialmente el caso para los modelos de usuario, porque:

* El **modelo de entrada** necesita poder tener una contraseña.
* El **modelo de salida** no debería tener una contraseña.
* El **modelo de base de datos** probablemente necesitaría tener una contraseña hasheada.

/// danger | Peligro

Luego descubrí que había un estándar para documentar APIs, usando JSON (o YAML, una extensión de JSON) llamado Swagger.

Y ya existía una interfaz de usuario web para las APIs Swagger. Por lo tanto, ser capaz de generar documentación Swagger para una API permitiría usar esta interfaz de usuario web automáticamente.

Eso no añade ninguna seguridad extra a tu API, las *path operations* seguirán estando disponibles donde están.

Si hay una falla de seguridad en tu código, seguirá existiendo.

Ocultar la documentación solo hace que sea más difícil entender cómo interactuar con tu API y podría dificultar más depurarla en producción. Podría considerarse simplemente una forma de [Seguridad mediante oscuridad](https://en.wikipedia.org/wiki/Security_through_obscurity).

Que cuando se llaman, retornan instances de clases con el mismo nombre.

Así que importas `Query`, que es una función. Y cuando la llamas, retorna una instance de una clase también llamada `Query`.

Estas funciones están allí (en lugar de usar simplemente las clases directamente) para que tu editor no marque errores sobre sus tipos.

En esta sección verás cómo hacerlo.

## El proceso normal { #the-normal-process }

El proceso normal (por defecto) es el siguiente.

Una aplicación (instance) de `FastAPI` tiene un método `.openapi()` que se espera que devuelva el esquema de OpenAPI.

Como parte de la creación del objeto de la aplicación, se registra una *path operation* para `/openapi.json` (o para lo que sea que configures tu `openapi_url`).

* `close()`: Cierra el archivo.

Como todos estos métodos son métodos `async`, necesitas "await" para ellos.

Por ejemplo, dentro de una *path operation function* `async` puedes obtener los contenidos con:

```Python
contents = await myfile.read()
```

# Aplicaciones más grandes - Múltiples archivos { #bigger-applications-multiple-files }

Si estás construyendo una aplicación o una API web, rara vez podrás poner todo en un solo archivo.

**FastAPI** proporciona una herramienta conveniente para estructurar tu aplicación manteniendo toda la flexibilidad.

/// info | Información

Si vienes de Flask, esto sería el equivalente a los Blueprints de Flask.

///

/// check | Revisa

OpenAPI especifica que cada *path operation* requiere una descripción de response.

Entonces, si no proporcionas una, **FastAPI** generará automáticamente una de "Response exitoso".

///

<img src="/img/tutorial/path-operation-configuration/image03.png">

## Deprecar una *path operation* { #deprecate-a-path-operation }

Las versiones anteriores de Starlette incluían una clase `GraphQLApp` para integrar con [Graphene](https://graphene-python.org/).

Fue deprecada de Starlette, pero si tienes código que lo usaba, puedes fácilmente **migrar** a [starlette-graphene3](https://github.com/ciscorn/starlette-graphene3), que cubre el mismo caso de uso y tiene una **interfaz casi idéntica**.

/// tip | Consejo

* el comodín
* devolver
* validar

////

//// tab | Info

Esta es una lista no completa y no normativa de términos (mayormente) técnicos vistos en la documentación. Puede ayudar a la persona que diseña el prompt a identificar para qué términos el LLM necesita una mano. Por ejemplo cuando sigue revirtiendo una buena traducción a una traducción subóptima. O cuando tiene problemas conjugando/declinando un término en tu idioma.