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## Sobre "Campos de formulario" { #about-form-fields }

La manera en que los formularios HTML (`<form></form>`) envían los datos al servidor normalmente usa una codificación "especial" para esos datos, es diferente de JSON.

**FastAPI** se encargará de leer esos datos del lugar correcto en lugar de JSON.

/// note | Detalles técnicos

Esto te permitirá **reutilizar el modelo** en **múltiples lugares** y también declarar validaciones y metadatos para todos los parámetros al mismo tiempo. 😎

/// note | Nota

Esto es compatible desde la versión `0.115.0` de FastAPI. 🤓

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## Parámetros de Header con un Modelo Pydantic { #header-parameters-with-a-pydantic-model }

</blockquote>

## Investigación { #investigation }

Al usar todas las alternativas anteriores, tuve la oportunidad de aprender de todas ellas, tomar ideas y combinarlas de la mejor manera que pude encontrar para mí y los equipos de desarrolladores con los que he trabajado.

Además, antes de eso, en versiones anteriores, el objeto `request` se pasaba como parte de los pares clave-valor en el contexto para Jinja2.

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/// tip | Consejo

Al declarar `response_class=HTMLResponse`, la interfaz de usuario de la documentación podrá saber que el response será HTML.

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/// note | Detalles técnicos

Lo mismo aplica al revés, en muchos casos puedes simplemente pasar el objeto que obtienes de la base de datos **directamente al cliente**.

Con **FastAPI** obtienes todas las funcionalidades de **Pydantic** (ya que FastAPI está basado en Pydantic para todo el manejo de datos):

{* ../../docs_src/response_model/tutorial001_01_py310.py hl[16,21] *}

Como eso sucederá del lado de Rust, el rendimiento será mucho mejor que si se hiciera con Python normal y la clase `JSONResponse`.

Al usar un `response_model` o tipo de retorno, FastAPI no usará el `jsonable_encoder` para convertir los datos (lo cual sería más lento) ni la clase `JSONResponse`.

```

</div>

Es **ALTAMENTE recomendable** que escribas o copies el código, lo edites y lo ejecutes localmente.

Usarlo en tu editor es lo que realmente te muestra los beneficios de FastAPI, al ver cuán poco código tienes que escribir, todos los chequeos de tipos, autocompletado, etc.

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## Instalar FastAPI { #install-fastapi }

El primer paso es instalar FastAPI.

/// info | Información

Añadido en FastAPI 0.134.0.

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## ¿Qué es un Stream? { #what-is-a-stream }

Hacer "**Streaming**" de datos significa que tu app empezará a enviar ítems de datos al cliente sin esperar a que toda la secuencia de ítems esté lista.

Entonces, enviará el primer ítem, el cliente lo recibirá y empezará a procesarlo, y tú podrías seguir produciendo el siguiente ítem.

```mermaid
sequenceDiagram

**FastAPI** se basa en **OpenAPI**.

Eso es lo que hace posible tener múltiples interfaces de documentación interactiva automática, generación de código, etc.

OpenAPI tiene una forma de definir múltiples "esquemas" de seguridad.

Al usarlos, puedes aprovechar todas estas herramientas basadas en estándares, incluidos estos sistemas de documentación interactiva.

OpenAPI define los siguientes esquemas de seguridad:

Como `item.model_dump(exclude_unset=True)`.

Eso generaría un `dict` solo con los datos que se establecieron al crear el modelo `item`, excluyendo los valores por defecto.

Luego puedes usar esto para generar un `dict` solo con los datos que se establecieron (enviados en el request), omitiendo los valores por defecto: