De esa forma, tu aplicación no tendrá que generar el esquema cada vez que un usuario abra la documentación de tu API.

Se generará solo una vez, y luego se usará el mismo esquema cacheado para las siguientes requests.

{* ../../docs_src/extending_openapi/tutorial001_py310.py hl[13:14,25:26] *}

### Sobrescribir el método { #override-the-method }

/// info | Información

El objeto `app.webhooks` es en realidad solo un `APIRouter`, el mismo tipo que usarías al estructurar tu aplicación con múltiples archivos.

///

Aquí va un Consejo desde mi punto de vista muy subjetivo:

* 🚨 Evita usar `Optional[SomeType]`
* En su lugar ✨ **usa `Union[SomeType, None]`** ✨.

Ambas son equivalentes y por debajo son lo mismo, pero recomendaría `Union` en lugar de `Optional` porque la palabra "**optional**" parecería implicar que el valor es opcional, y en realidad significa "puede ser `None`", incluso si no es opcional y sigue siendo requerido.

## Acerca de FastAPI Cloud { #about-fastapi-cloud }

**[FastAPI Cloud](https://fastapicloud.com)** está creado por el mismo autor y equipo detrás de **FastAPI**.

Agiliza el proceso de **crear**, **desplegar** y **acceder** a una API con el mínimo esfuerzo.

Aporta la misma **experiencia de desarrollador** de crear apps con FastAPI al **desplegarlas** en la nube. 🎉

Entonces:

```Python
q: str | None = Query(default=None)
```

...hace que el parámetro sea opcional, con un valor por defecto de `None`, lo mismo que:


```Python
q: str | None = None
```

{* ../../docs_src/json_base64_bytes/tutorial001_py310.py ln[1:2,12:16,29,38:41] hl[16] *}

## Pydantic `bytes` para datos de entrada y salida { #pydantic-bytes-for-input-and-output-data }

Y por supuesto, puedes usar el mismo modelo configurado para usar base64 para manejar tanto la entrada (*validate*) con `val_json_bytes` como la salida (*serialize*) con `ser_json_bytes` al recibir y enviar datos JSON.

Puedes crear aplicaciones de producción con **FastAPI** ahora mismo (y probablemente ya lo has estado haciendo desde hace algún tiempo), solo debes asegurarte de que utilizas una versión que funciona correctamente con el resto de tu código.

## Fija tu versión de `fastapi` { #pin-your-fastapi-version }

Si tienes una gran aplicación, podrías terminar acumulando **varias tags**, y querrías asegurarte de que siempre uses la **misma tag** para *path operations* relacionadas.

En estos casos, podría tener sentido almacenar las tags en un `Enum`.

**FastAPI** soporta eso de la misma manera que con strings normales:

{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial002b_py310.py hl[1,8:10,13,18] *}

Tendrías **un solo objeto `engine`** para todo tu código para conectar a la misma base de datos.

{* ../../docs_src/sql_databases/tutorial001_an_py310.py ln[14:18] hl[14:15,17:18] *}

Usar `check_same_thread=False` permite a FastAPI usar la misma base de datos SQLite en diferentes hilos. Esto es necesario ya que **una sola request** podría usar **más de un hilo** (por ejemplo, en dependencias).

{* ../../docs_src/static_files/tutorial001_py310.py hl[2,6] *}

/// note | Detalles Técnicos

También podrías usar `from starlette.staticfiles import StaticFiles`.

**FastAPI** proporciona el mismo `starlette.staticfiles` como `fastapi.staticfiles` solo como una conveniencia para ti, el desarrollador. Pero en realidad viene directamente de Starlette.

///

### Qué es "Montar" { #what-is-mounting }