## Dataclasses en Estructuras de Datos Anidadas { #dataclasses-in-nested-data-structures }

También puedes combinar `dataclasses` con otras anotaciones de tipos para crear estructuras de datos anidadas.

En algunos casos, todavía podrías tener que usar la versión de `dataclasses` de Pydantic. Por ejemplo, si tienes errores con la documentación de la API generada automáticamente.

## HTTPX { #httpx }

Mesmo que a sua aplicação **FastAPI** utilize funções normais com `def` no lugar de `async def`, ela ainda é uma aplicação `async` por baixo dos panos.

# Extender OpenAPI { #extending-openapi }

Hay algunos casos en los que podrías necesitar modificar el esquema de OpenAPI generado.

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.

O podrías tener una aplicación móvil nativa que se comunica con tu backend de WebSocket directamente, en código nativo.

O podrías tener alguna otra forma de comunicarte con el endpoint de WebSocket.

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Pero para este ejemplo, usaremos un documento HTML muy simple con algo de JavaScript, todo dentro de un string largo.

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 }

# Configuraciones y Variables de Entorno { #settings-and-environment-variables }

En muchos casos, tu aplicación podría necesitar algunas configuraciones o ajustes externos, por ejemplo, claves secretas, credenciales de base de datos, credenciales para servicios de correo electrónico, etc.

La mayoría de estas configuraciones son variables (pueden cambiar), como las URLs de bases de datos. Y muchas podrían ser sensibles, como los secretos.

Nesse exemplo, nós não declaramos nenhum modelo do Pydantic. Na verdade, o corpo da requisição não está nem mesmo <dfn title="convertido de algum formato simples, como bytes, em objetos Python">analisado</dfn> como JSON, ele é lido diretamente como `bytes`, e a função `magic_data_reader()` seria a responsável por analisá-lo de alguma forma.

De toda forma, nós podemos declarar o esquema esperado para o corpo da requisição.

/// warning | Atenção

Chaves extras passadas para `Field` também estarão presentes no schema OpenAPI resultante da sua aplicação.
Como essas chaves podem não fazer necessariamente parte da especificação OpenAPI, algumas ferramentas de OpenAPI, por exemplo [o validador do OpenAPI](https://validator.swagger.io/), podem não funcionar com o schema gerado.

///

## Recapitulando { #recap }

* **Memoria**
* **Pasos previos antes de empezar**

## Contenedores y Docker { #containers-and-docker }

En el próximo capítulo sobre [FastAPI en Contenedores - Docker](docker.md) te explicaré algunas estrategias que podrías usar para manejar los otros **conceptos de despliegue**.

Mas quando se checa _benchmarks_ e comparações você deveria ter o seguinte em mente.

## Benchmarks e velocidade { #benchmarks-and-speed }

Ao verificar os _benchmarks_, é comum observar algumas ferramentas de diferentes tipos comparadas como equivalentes.

Especificamente, observa-se Uvicorn, Starlette e FastAPI comparados juntos (entre muitas outras ferramentas).