Todo lo que necesitamos hacer es manejar el request dentro de un bloque `try`/`except`:

{* ../../docs_src/custom_request_and_route/tutorial002_an_py310.py hl[14,16] *}

Si ocurre una excepción, la `Request instance` aún estará en el alcance, así que podemos leer y hacer uso del request body cuando manejamos el error:

# Cómo hacer - Recetas { #how-to-recipes }

Aquí verás diferentes recetas o guías de "cómo hacer" para **varios temas**.

La mayoría de estas ideas serían más o menos **independientes**, y en la mayoría de los casos solo deberías estudiarlas si aplican directamente a **tu proyecto**.

Si algo parece interesante y útil para tu proyecto, adelante y revísalo, pero de lo contrario, probablemente puedas simplemente omitirlas.

/// tip | Consejo

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 }

## Mezclar `Path`, `Query` y parámetros del cuerpo { #mix-path-query-and-body-parameters }

Primero, por supuesto, puedes mezclar las declaraciones de parámetros de `Path`, `Query` y del request body libremente y **FastAPI** sabrá qué hacer.

Y también puedes declarar parámetros del cuerpo como opcionales, estableciendo el valor por defecto a `None`:

{* ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial001_an_py310.py hl[18:20] *}

/// note | Nota

Las rutas se declaran en un solo lugar, usando funciones declaradas en otros lugares (en lugar de usar decoradores que pueden colocarse justo encima de la función que maneja el endpoint). Esto se acerca más a cómo lo hace Django que a cómo lo hace Flask (y Starlette). Separa en el código cosas que están relativamente acopladas.

/// check | Inspiró a **FastAPI** a

{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial014_an_py310.py hl[10] *}

## Validación personalizada { #custom-validation }

Podría haber casos donde necesites hacer alguna validación personalizada que no puede hacerse con los parámetros mostrados arriba.

* Cualquier programa, cualquier código, **solo puede hacer cosas** cuando está siendo **ejecutado**. Así que, cuando hay un **proceso en ejecución**.
* El proceso puede ser **terminado** (o "matado") por ti, o por el sistema operativo. En ese punto, deja de ejecutarse/ser ejecutado, y ya no puede **hacer cosas**.

/// info | Información

Ten en cuenta que los dataclasses no pueden hacer todo lo que los modelos de Pydantic pueden hacer.

Así que, podrías necesitar seguir usando modelos de Pydantic.

Pero si tienes un montón de dataclasses por ahí, este es un buen truco para usarlos para potenciar una API web usando FastAPI. 🤓

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.

Por ejemplo, nosotros, el equipo detrás de FastAPI, construimos [**FastAPI Cloud**](https://fastapicloud.com), para hacer que desplegar aplicaciones de FastAPI en la nube sea lo más ágil posible, con la misma experiencia de desarrollador de trabajar con FastAPI.

* Toma cada **request** que llega a tu aplicación.
* Puede entonces hacer algo a esa **request** o ejecutar cualquier código necesario.
* Luego pasa la **request** para que sea procesada por el resto de la aplicación (por alguna *path operation*).
* Después toma la **response** generada por la aplicación (por alguna *path operation*).
* Puede hacer algo a esa **response** o ejecutar cualquier código necesario.
* Luego devuelve la **response**.