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/// check | **FastAPI** lo usa para

Manejar todas las partes web centrales. Añadiendo funcionalidades encima.

La clase `FastAPI` en sí misma hereda directamente de la clase `Starlette`.

Por lo tanto, cualquier cosa que puedas hacer con Starlette, puedes hacerlo directamente con **FastAPI**, ya que es básicamente Starlette potenciado.

La jerarquía es como:

* **Uvicorn**: un servidor ASGI
    * **Starlette**: (usa Uvicorn) un microframework web
        * **FastAPI**: (usa Starlette) un microframework para APIs con varias funcionalidades adicionales para construir APIs, con validación de datos, etc.

* **Uvicorn**:
    * Tendrá el mejor rendimiento, ya que no tiene mucho código extra aparte del propio servidor.

## FastAPI Cloud { #fastapi-cloud }

**<a href="https://fastapicloud.com" class="external-link" target="_blank">FastAPI Cloud</a>** está construido por el mismo autor y equipo detrás de **FastAPI**.

Simplifica el proceso de **construir**, **desplegar** y **acceder** a una API con un esfuerzo mínimo.

En esta guía, aprenderás a generar un **SDK de TypeScript** para tu backend con FastAPI.

## Generadores de SDKs de código abierto { #open-source-sdk-generators }

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Ahora, imagina eso con **muchos** otros **paquetes** de los que dependen todos tus **proyectos**. Eso es muy difícil de manejar. Y probablemente terminarías ejecutando algunos proyectos con algunas **versiones incompatibles** de los paquetes, y sin saber por qué algo no está funcionando.

Si tienes curiosidad por cómo se ve el esquema OpenAPI en bruto, FastAPI automáticamente genera un JSON (esquema) con las descripciones de toda tu API.

Puedes verlo directamente en: <a href="http://127.0.0.1:8000/openapi.json" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1:8000/openapi.json</a>.

Mostrará un JSON que empieza con algo como:

```JSON
{
    "openapi": "3.1.0",
    "info": {
        "title": "FastAPI",

Por ejemplo, no puedes poner un modelo de Pydantic en un `JSONResponse` sin primero convertirlo a un `dict` con todos los tipos de datos (como `datetime`, `UUID`, etc.) convertidos a tipos compatibles con JSON.

Para esos casos, puedes usar el `jsonable_encoder` para convertir tus datos antes de pasarlos a un response:

Los contenidos que devuelvas desde tu *path operation function* se colocarán dentro de esa `Response`.

Y si ese `Response` tiene un media type JSON (`application/json`), como es el caso con `JSONResponse` y `UJSONResponse`, los datos que devuelvas se convertirán automáticamente (y serán filtrados) con cualquier `response_model` de Pydantic que hayas declarado en el *path operation decorator*.

/// note | Nota

Por ejemplo, en la URL:

```
http://127.0.0.1:8000/items/?skip=0&limit=10
```

...los parámetros de query son:

* `skip`: con un valor de `0`
* `limit`: con un valor de `10`

Como son parte de la URL, son "naturalmente" strings.

Pero cuando los declaras con tipos de Python (en el ejemplo anterior, como `int`), son convertidos a ese tipo y validados respecto a él.

## Inyectar al usuario actual { #inject-the-current-user }

Entonces ahora podemos usar el mismo `Depends` con nuestro `get_current_user` en la *path operation*:

{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[31] *}

Ten en cuenta que declaramos el tipo de `current_user` como el modelo de Pydantic `User`.

Esto nos ayudará dentro de la función con todo el autocompletado y chequeo de tipos.

/// tip | Consejo