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## Instalar FastAPI { #install-fastapi }

El primer paso es instalar FastAPI.

Asegúrate de crear un [entorno virtual](../virtual-environments.md){.internal-link target=_blank}, actívalo, y luego **instala FastAPI**:

<div class="termy">

```console
$ pip install "fastapi[standard]"

---> 100%
```

</div>

Puedes usar <a href="https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/API/WebSockets_API" class="external-link" target="_blank">WebSockets</a> con **FastAPI**.

## Instalar `websockets` { #install-websockets }

Asegúrate de crear un [entorno virtual](../virtual-environments.md){.internal-link target=_blank}, activarlo e instalar `websockets` (un paquete de Python que facilita usar el protocolo "WebSocket"):

<div class="termy">

```console
$ pip install websockets

* la dependencia
* el dependable
* el dependiente

* limitado por I/O
* limitado por CPU
* concurrencia
* paralelismo
* multiprocesamiento

* la variable de entorno
* la variable de entorno
* el `PATH`
* la variable `PATH`

* la autenticación
* el proveedor de autenticación
* la autorización
* el formulario de autorización
* el proveedor de autorización

Cuando instalas FastAPI, viene con un servidor de producción, Uvicorn, y puedes iniciarlo con el comando `fastapi run`.

Pero también puedes instalar un servidor ASGI manualmente.

Asegúrate de crear un [entorno virtual](../virtual-environments.md){.internal-link target=_blank}, actívalo, y luego puedes instalar la aplicación del servidor.

Por ejemplo, para instalar Uvicorn:

<div class="termy">

```console

/// info | Información

Para recibir archivos subidos, primero instala <a href="https://github.com/Kludex/python-multipart" class="external-link" target="_blank">`python-multipart`</a>.

Asegúrate de crear un [entorno virtual](../virtual-environments.md){.internal-link target=_blank}, activarlo y luego instalarlo, por ejemplo:

```console
$ pip install python-multipart
```

Sin embargo, si usas el comando `pip install fastapi`, el paquete `python-multipart` no se incluye por defecto.

Para instalarlo manualmente, asegúrate de crear un [entorno virtual](../../virtual-environments.md){.internal-link target=_blank}, activarlo, y luego instalarlo con:

```console
$ pip install python-multipart
```

## Resumen

Fess es un servidor de búsqueda empresarial muy potente y fácil de desplegar. Puedes instalar y ejecutar Fess rápidamente en cualquier plataforma que sea capaz de ejecutar el entorno de ejecución de Java (Java Runtime Environment). Fess se distribuye bajo la [Licencia Apache 2.0](LICENSE).

    * Sin micro-lenguaje de definición de esquemas nuevo que aprender.
    * Si conoces los tipos en Python sabes cómo usar Pydantic.
* Se lleva bien con tu **<abbr title="Integrated Development Environment – Entorno de Desarrollo Integrado: similar a un editor de código">IDE</abbr>/<abbr title="Un programa que verifica errores de código">linter</abbr>/cerebro**:

## Qué es una Imagen de Contenedor { #what-is-a-container-image }

Un **contenedor** se ejecuta desde una **imagen de contenedor**.

Una imagen de contenedor es una versión **estática** de todos los archivos, variables de entorno y el comando/programa por defecto que debería estar presente en un contenedor. **Estático** aquí significa que la **imagen** de contenedor no se está ejecutando, no está siendo ejecutada, son solo los archivos empaquetados y los metadatos.

# Modelo de Response - Tipo de Retorno { #response-model-return-type }

Puedes declarar el tipo utilizado para el response anotando el **tipo de retorno** de la *path operation function*.

Puedes utilizar **anotaciones de tipos** de la misma manera que lo harías para datos de entrada en **parámetros** de función, puedes utilizar modelos de Pydantic, list, diccionarios, valores escalares como enteros, booleanos, etc.