* **FastAPI** agrega una referencia aquí a los JSON Schemas globales en otro lugar de tu OpenAPI en lugar de incluirlo directamente. De este modo, otras aplicaciones y clientes pueden usar esos JSON Schemas directamente, proporcionar mejores herramientas de generación de código, etc.

///

Los responses generadas en el OpenAPI para esta *path operation* serán:

```JSON hl_lines="3-12"
{

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 }

O parâmetro `summary` está disponível no OpenAPI 3.1.0 e superior, suportado pelo FastAPI 0.99.0 e superior.

///

## Sobrescrevendo os padrões { #overriding-the-defaults }

Com as informações acima, você pode usar a mesma função utilitária para gerar o esquema OpenAPI e sobrescrever cada parte que precisar.

### Descargar e Instalar/Ejecutar

Fess 15.3 ya está disponible y se puede descargar en la [página de lanzamientos](https://github.com/codelibs/fess/releases "download"). Las descargas están disponibles en 3 formatos: deb, rpm y zip.

Los siguientes comandos muestran cómo usar la descarga en formato zip:

    $ unzip fess-15.3.x.zip

Depois disso, você precisará **instalar** o FastAPI e quaisquer outros **pacotes** que queira usar.

Para instalar pacotes, você normalmente usaria o comando `pip` que vem com o Python (ou alternativas semelhantes).

No entanto, se você usar `pip` diretamente, os pacotes serão instalados no seu **ambiente Python global** (a instalação global do Python).

### O Problema { #the-problem }

/// note | Detalles Técnicos

También podrías usar `from starlette.responses import Response` o `from starlette.responses import JSONResponse`.

**FastAPI** proporciona las mismas `starlette.responses` como `fastapi.responses` solo por conveniencia para ti, el desarrollador. Pero la mayoría de los responses disponibles provienen directamente de Starlette.

* Importa `StaticFiles`.
* "Monta" una instance de `StaticFiles()` en un path específico.

{* ../../docs_src/static_files/tutorial001_py39.py hl[2,6] *}

/// note | Detalles Técnicos

También podrías usar `from starlette.staticfiles import StaticFiles`.

**FastAPI** proporciona el mismo `starlette.staticfiles` como `fastapi.staticfiles` solo como una conveniencia para ti, el desarrollador. Pero en realidad viene directamente de Starlette.

Puedes usar herramientas simples como `htop` para ver la CPU y RAM utilizadas en tu servidor o la cantidad utilizada por cada proceso. O puedes usar herramientas de monitoreo más complejas, que pueden estar distribuidas a través de servidores, etc.

## Resumen { #recap }

Esto puede ser muy útil para configurar **recursos** que necesitas usar para toda la app, y que son **compartidos** entre requests, y/o que necesitas **limpiar** después. Por ejemplo, un pool de conexiones a una base de datos, o cargando un modelo de machine learning compartido.

## Caso de Uso { #use-case }

```JSON
{"message": "Oops! yolo did something. There goes a rainbow..."}
```

/// note | Nota Técnica

También podrías usar `from starlette.requests import Request` y `from starlette.responses import JSONResponse`.