* Pasos previos antes de empezar

Hasta este punto, con todos los tutoriales en la documentación, probablemente has estado ejecutando un **programa de servidor**, por ejemplo, usando el comando `fastapi`, que ejecuta Uvicorn, corriendo un **solo proceso**.

Al desplegar aplicaciones probablemente querrás tener algo de **replicación de procesos** para aprovechar **múltiples núcleos** y poder manejar más requests.

Tu API casi siempre tiene que enviar un **response** body. Pero los clientes no necesariamente necesitan enviar **request bodies** todo el tiempo, a veces solo solicitan un path, quizás con algunos parámetros de query, pero no envían un body.

El atributo `model_config` se usa solo para configuración de Pydantic. Puedes leer más en <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/config/" class="external-link" target="_blank">Pydantic: Concepts: Configuration</a>.

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//// tab | Pydantic v1

{* ../../docs_src/settings/app03_an/config_pv1.py hl[9:10] *}

/// tip | Consejo

/// info | Información

`Body` también tiene todos los mismos parámetros de validación y metadatos extras que `Query`, `Path` y otros que verás luego.

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## Embeber un solo parámetro de cuerpo

Supongamos que solo tienes un único parámetro de cuerpo `item` de un modelo Pydantic `Item`.

Por defecto, **FastAPI** esperará su cuerpo directamente.

* La response `418`. 🍵

Pero eso solo afectará a ese `APIRouter` en nuestra aplicación, no en ningún otro código que lo utilice.

Así, por ejemplo, otros proyectos podrían usar el mismo `APIRouter` con un método de autenticación diferente.

### Incluir una *path operation*

También podemos agregar *path operations* directamente a la aplicación de `FastAPI`.

Aquí lo hacemos... solo para mostrar que podemos 🤷:

Por ejemplo, si necesitas almacenarlo en una base de datos.

Para eso, **FastAPI** proporciona una función `jsonable_encoder()`.

## Usando el `jsonable_encoder`

Imaginemos que tienes una base de datos `fake_db` que solo recibe datos compatibles con JSON.

Por ejemplo, no recibe objetos `datetime`, ya que no son compatibles con JSON.

Este ejemplo no implementa el callback en sí (eso podría ser solo una línea de código), solo la parte de documentación.

/// tip | Consejo

El callback real es solo un request HTTP.

Pero ten en cuenta que, como todo se maneja en memoria, en una sola lista, solo funcionará mientras el proceso esté en ejecución, y solo funcionará con un solo proceso.

También puedes declarar un response usando un `dict` arbitrario plano, declarando solo el tipo de las claves y valores, sin usar un modelo Pydantic.

Esto es útil si no conoces los nombres de los campos/atributos válidos (que serían necesarios para un modelo Pydantic) de antemano.

En este caso, puedes usar `typing.Dict` (o solo `dict` en Python 3.9 y posteriores):

{* ../../docs_src/extra_models/tutorial005_py39.py hl[6] *}

Aunque usas `Depends` en los parámetros de tu función de la misma manera que usas `Body`, `Query`, etc., `Depends` funciona un poco diferente.

Le das a `Depends` un solo parámetro.

Este parámetro debe ser algo como una función.

**No la llames** directamente (no agregues los paréntesis al final), solo pásala como un parámetro a `Depends()`.

Y esa función toma parámetros de la misma manera que las *path operation functions*.

/// tip | Consejo