title: 'Another Boilerplate to FastAPI: Azure Pipeline CI + Pytest' - author: Shane Soh author_link: https://medium.com/@shane.soh link: https://medium.com/analytics-vidhya/deploy-machine-learning-models-with-keras-fastapi-redis-and-docker-4940df614ece title: Deploy Machine Learning Models with Keras, FastAPI, Redis and Docker - author: Mandy Gu author_link: https://towardsdatascience.com/@mandygu link: https://towardsdatascience.com/deploying-iris-classifications-with-fastapi-and-docker-7c9b83fdec3a...

No fim, uma árvore hierárquica de dependências é criadas, e o sistema de **Injeção de Dependência** toma conta de resolver todas essas dependências (e as sub-dependências delas) para você, e provê (injeta) os resultados em cada passo.

Por exemplo, vamos supor que você possua 4 endpoints na sua API (*operações de rota*):

* `/items/public/`
* `/items/private/`
* `/users/{user_id}/activate`

Para ver todas las opciones que tienes, revisa el <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/types/" class="external-link" target="_blank">Overview de Tipos de Pydantic</a>. Verás algunos ejemplos en el siguiente capítulo.

Por ejemplo, como en el modelo `Image` tenemos un campo `url`, podemos declararlo como una instance de `HttpUrl` de Pydantic en lugar de un `str`:

///

### Revisa la documentación

Ahora puedes iniciar tu aplicación e ir a <a href="http://127.0.0.1:8000/docs" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1:8000/docs</a>.

Verás tu documentación incluyendo una sección de "Callbacks" para tu *path operation* que muestra cómo debería verse la *API externa*:

Cada vez que te "logueas con" Facebook, Google, GitHub, Microsoft, X (Twitter), esa aplicación está usando OAuth2 con scopes.

En esta sección verás cómo manejar autenticación y autorización con el mismo OAuth2 con scopes en tu aplicación de **FastAPI**.

/// warning | Advertencia

Esta es una sección más o menos avanzada. Si estás comenzando, puedes saltarla.

**FastAPI** la usa para que, si usas un modelo Pydantic en `response_model`, y tus datos tienen un error, lo verás en tu log.

Pero el cliente/usuario no lo verá. En su lugar, el cliente recibirá un "Error Interno del Servidor" con un código de estado HTTP `500`.

La idea es que la comunidad de **FastAPI** sea amable y acogedora. Al mismo tiempo, no aceptes acoso o comportamiento irrespetuoso hacia los demás. Tenemos que cuidarnos unos a otros.

---

Aquí te explico cómo ayudar a otros con preguntas (en discusiones o issues):

### Entiende la pregunta

# TODO(b/173549186): Move Google-internal TF code out of learning/brain
package_group(
    name = "internal",
    packages = [
        "//devtools/python/indexer/...",
        "//learning/brain/keras/...",
        "//learning/brain/mlir/...",
        "//learning/brain/tfrt/...",
        "//learning/lib/ami/simple_ml/...",
        "//learning/pathways/...",

También puedes usar `response_model=None` para desactivar la creación de un modelo de response para esa *path operation*, podrías necesitar hacerlo si estás añadiendo anotaciones de tipos para cosas que no son campos válidos de Pydantic, verás un ejemplo de eso en una de las secciones a continuación.

## Devolver los mismos datos de entrada

Aquí estamos declarando un modelo `UserIn`, contendrá una contraseña en texto plano:

|this._ordinalParse.source)+"|"+/\d{1,2}/.source)},pt.eras=function(e,a){for(var t,s=this._eras||ua("en")._eras,n=0,r=s.length;n<r;++n){switch(typeof s[n].since){case"string":t=M(s[n].since).startOf("day"),s[n].since=t.valueOf();break}switch(typeof s[n].until){case"undefined":s[n].until=1/0;break;case"string":t=M(s[n].until).startOf("day").valueOf(),s[n].until=t.valueOf();break}}return s},pt.erasParse=function(e,a,t){var s,n,r,d,i,_=this.eras();for(e=e.toUpperCase(),s=0,n=_.length;s<n;++s)if(r=_...