Las variables de entorno pueden ser útiles para manejar **configuraciones** de aplicaciones, como parte de la **instalación** de Python, etc.

## Crear y Usar Variables de Entorno { #create-and-use-env-vars }

Puedes **crear** y usar variables de entorno en la **shell (terminal)**, sin necesidad de Python:

//// tab | Linux, macOS, Windows Bash

<div class="termy">

```console

Então, defina os cookies nela e a retorne:

{* ../../docs_src/response_cookies/tutorial001_py39.py hl[10:12] *}

/// tip | Dica

Lembre-se de que se você retornar uma resposta diretamente em vez de usar o parâmetro `Response`, FastAPI a retornará diretamente.

Portanto, você terá que garantir que seus dados sejam do tipo correto. E.g. será compatível com JSON se você estiver retornando um `JSONResponse`.

///

## Recapitulando { #recap }

Você pode usar `Field` do Pydantic para declarar validações extras e metadados para atributos do modelo.

# OpenAPI condicional { #conditional-openapi }

Si lo necesitaras, podrías usar configuraciones y variables de entorno para configurar OpenAPI condicionalmente según el entorno, e incluso desactivarlo por completo.

## Sobre seguridad, APIs y documentación { #about-security-apis-and-docs }

Ocultar las interfaces de usuario de la documentación en producción *no debería* ser la forma de proteger tu API.

# Tipos de dados extras { #extra-data-types }

Até agora, você tem usado tipos de dados comuns, tais como:

* `int`
* `float`
* `str`
* `bool`

Mas você também pode usar tipos de dados mais complexos.

E você ainda terá os mesmos recursos que viu até agora:

* Ótimo suporte do editor.
* Conversão de dados das requisições recebidas.
* Conversão de dados para os dados da resposta.
* Validação de dados.

# Tipos de Datos Extra { #extra-data-types }

Hasta ahora, has estado usando tipos de datos comunes, como:

* `int`
* `float`
* `str`
* `bool`

Pero también puedes usar tipos de datos más complejos.

Y seguirás teniendo las mismas funcionalidades como hasta ahora:

* Gran soporte de editor.
* Conversión de datos de requests entrantes.
* Conversión de datos para datos de response.
* Validación de datos.

# Tests Asíncronos { #async-tests }

Ya has visto cómo probar tus aplicaciones de **FastAPI** usando el `TestClient` proporcionado. Hasta ahora, solo has visto cómo escribir tests sincrónicos, sin usar funciones `async`.

Pero no tienes que memorizar lo que significa cada uno de estos códigos.

Puedes usar las variables de conveniencia de `fastapi.status`.

{* ../../docs_src/response_status_code/tutorial002_py39.py hl[1,6] *}

Son solo una conveniencia, mantienen el mismo número, pero de esa manera puedes usar el autocompletado del editor para encontrarlos:

<img src="/img/tutorial/response-status-code/image02.png">

Pero recuerda que cuando importas `Query`, `Path`, `Header`, y otros de `fastapi`, en realidad son funciones que retornan clases especiales.

///

/// info | Información

Para declarar headers, necesitas usar `Header`, porque de otra forma los parámetros serían interpretados como parámetros de query.

///

## Conversión automática { #automatic-conversion }

Tener un sistema de routing simple y fácil de usar.

///

### <a href="https://requests.readthedocs.io" class="external-link" target="_blank">Requests</a> { #requests }

**FastAPI** no es en realidad una alternativa a **Requests**. Su ámbito es muy diferente.

De hecho, sería común usar Requests *dentro* de una aplicación FastAPI.

Aun así, FastAPI se inspiró bastante en Requests.