Dependiendo de tu caso de uso, podrías preferir usar un paquete diferente, pero si me preguntas, probablemente te sugeriría probar **Strawberry**.

Aquí tienes una pequeña vista previa de cómo podrías integrar Strawberry con FastAPI:

{* ../../docs_src/graphql_/tutorial001_py310.py hl[3,22,25] *}

Autrement, si vous n'avez pas la possibilité de fournir une option de ligne de commande comme `--root-path` ou équivalent, vous pouvez définir le paramètre `root_path` lors de la création de votre application FastAPI :

{* ../../docs_src/behind_a_proxy/tutorial002_py310.py hl[3] *}

Passer le `root_path` à `FastAPI` équivaut à passer l'option de ligne de commande `--root-path` à Uvicorn ou Hypercorn.

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## OpenAPI y documentación de API { #openapi-and-api-docs }

Si devuelves códigos de estado adicionales y responses directamente, no se incluirán en el esquema de OpenAPI (la documentación de la API), porque FastAPI no tiene una forma de saber de antemano qué vas a devolver.

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 }

Ser capaz de utilizar funções assíncronas em seus testes pode ser útil, por exemplo, quando você está realizando uma consulta em seu banco de dados de maneira assíncrona. Imagine que você deseja testar realizando requisições para a sua aplicação FastAPI e depois verificar que a sua aplicação inseriu corretamente as informações no banco de dados, ao utilizar uma biblioteca assíncrona para banco de dados.

Se você quiser transmitir dados binários, por exemplo vídeo ou áudio, veja o guia avançado: [Stream de Dados](../advanced/stream-data.md).

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## Transmitir SSE com FastAPI { #stream-sse-with-fastapi }

Para transmitir SSE com FastAPI, use `yield` na sua função de operação de rota e defina `response_class=EventSourceResponse`.

Importe `EventSourceResponse` de `fastapi.sse`:

Hay varias maneras de hacerlo dependiendo de tu caso de uso específico y las herramientas que utilices.

Podrías **desplegar un servidor** tú mismo utilizando una combinación de herramientas, podrías usar un **servicio en la nube** que hace parte del trabajo por ti, u otras opciones posibles.

Puedes usar esta plantilla para comenzar, ya que incluye gran parte de la configuración inicial, seguridad, base de datos y algunos endpoints de API ya hechos para ti.

Repositorio de GitHub: [Plantilla Full Stack FastAPI](https://github.com/tiangolo/full-stack-fastapi-template)

# Modelos de Parámetros Query { #query-parameter-models }

Si tienes un grupo de **parámetros query** que están relacionados, puedes crear un **modelo de Pydantic** para declararlos.

Esto te permitiría **reutilizar el modelo** en **múltiples lugares** y también declarar validaciones y metadatos para todos los parámetros de una vez. 😎

/// note | Nota

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

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De la lista de conceptos de despliegue de antes, usar workers ayudaría principalmente con la parte de **replicación**, y un poquito con los **reinicios**, pero aún necesitas encargarte de los otros:

* **Seguridad - HTTPS**
* **Ejecución al inicio**
* ***Reinicios***
* Replicación (el número de procesos en ejecución)
* **Memoria**
* **Pasos previos antes de empezar**

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