Note over Server: El servidor interpreta los headers<br/>(si --forwarded-allow-ips está configurado)

    Server->>Proxy: HTTP Response<br/>con URLs HTTPS correctas

    Proxy->>Client: HTTPS Response
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El **proxy** intercepta el request original del cliente y añade los *headers* especiales de reenvío (`X-Forwarded-*`) antes de pasar el request al **application server**.

**FastAPI** proporciona los mismos `starlette.responses` como `fastapi.responses` solo como una conveniencia para ti, el desarrollador. Pero la mayoría de los responses disponibles vienen directamente de Starlette.

Y como el `Response` se puede usar frecuentemente para establecer headers y cookies, **FastAPI** también lo proporciona en `fastapi.Response`.

///

Importa `BaseSettings` de Pydantic y crea una sub-clase, muy similar a un modelo de Pydantic.

De la misma forma que con los modelos de Pydantic, declaras atributos de clase con anotaciones de tipos, y posiblemente, valores por defecto.

Puedes usar todas las mismas funcionalidades de validación y herramientas que usas para los modelos de Pydantic, como diferentes tipos de datos y validaciones adicionales con `Field()`.

//// tab | Pydantic v2

Esta definición de esquema incluye los paths de tu API, los posibles parámetros que toman, etc.

#### Esquema de Datos { #data-schema }

El término "esquema" también podría referirse a la forma de algunos datos, como el contenido JSON.

En ese caso, significaría los atributos del JSON, los tipos de datos que tienen, etc.

#### OpenAPI y JSON Schema { #openapi-and-json-schema }

# Plantilla Full Stack FastAPI { #full-stack-fastapi-template }

Las plantillas, aunque normalmente vienen con una configuración específica, están diseñadas para ser flexibles y personalizables. Esto te permite modificarlas y adaptarlas a los requisitos de tu proyecto, haciéndolas un excelente punto de partida. 🏁

Puedes usar esta plantilla para comenzar, ya que incluye gran parte de la configuración inicial, seguridad, base de datos y algunos endpoints de API ya hechos para ti.

Tiene **valores por defecto** sensatos para todo, con configuraciones opcionales en todas partes. Todos los parámetros se pueden ajustar finamente para hacer lo que necesitas y para definir el API que necesitas.

Pero por defecto, todo **"simplemente funciona"**.

### Validación { #validation }

* Validación para la mayoría (¿o todas?) de los **tipos de datos** de Python, incluyendo:
    * Objetos JSON (`dict`).

Similar a como puedes [agregar `dependencies` a los *path operation decorators*](dependencies-in-path-operation-decorators.md){.internal-link target=_blank}, puedes agregarlos a la aplicación de `FastAPI`.

En ese caso, se aplicarán a todas las *path operations* en la aplicación:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial012_an_py39.py hl[17] *}

Puedes usar las mismas declaraciones de tipo con `str`, `float`, `bool` y muchos otros tipos de datos complejos.

Varios de estos se exploran en los siguientes capítulos del tutorial.

## El orden importa { #order-matters }

<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.

Puede ser utilizada por el equipo de frontend (que también puedes ser tú mismo).

Después de esto, puedes ejecutar los tests y revisa si todo funciona. Si es así, ya terminaste. 😎

## Pydantic v1 en v2 { #pydantic-v1-in-v2 }

Pydantic v2 incluye todo lo de Pydantic v1 como un submódulo `pydantic.v1`.