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

```console
$ pip install httpx
```

///

Importa `TestClient`.

Crea un `TestClient` pasándole tu aplicación de **FastAPI**.

Crea funciones con un nombre que comience con `test_` (esta es la convención estándar de `pytest`).

/// info | Información

Para recibir archivos subidos y/o form data, 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}, actívalo y luego instálalo, por ejemplo:

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

///

## Devolver una `Response` directamente { #return-a-response-directly }

También puedes crear cookies al devolver una `Response` directamente en tu código.

Para hacer eso, puedes crear un response como se describe en [Devolver un Response Directamente](response-directly.md){.internal-link target=_blank}.

Luego establece Cookies en ella, y luego devuélvela:

Los ejemplos aquí usan `.dict()` para compatibilidad con Pydantic v1, pero deberías usar `.model_dump()` si puedes usar Pydantic v2.

///

Eso generaría un `dict` solo con los datos que se establecieron al crear el modelo `item`, excluyendo los valores por defecto.

Luego puedes usar esto para generar un `dict` solo con los datos que se establecieron (enviados en el request), omitiendo los valores por defecto:

y "plug-ins" pueden construirse usando el sistema de **Inyección de Dependencias**. Pero, de hecho, en realidad **no hay necesidad de crear "plug-ins"**, ya que al usar dependencias es posible declarar una cantidad infinita de integraciones e interacciones que se vuelven disponibles para tus *path operation functions*.

Y las dependencias se pueden crear de una manera muy simple e intuitiva que te permite simplemente importar los paquetes de Python que necesitas, e integrarlos con tus funciones...

///

## Crea un Proyecto { #create-a-project }

Primero, crea un directorio para tu proyecto.

Lo que normalmente hago es crear un directorio llamado `code` dentro de mi directorio de usuario.

Y dentro de eso creo un directorio por proyecto.

<div class="termy">

```console
// Ve al directorio principal
$ cd
// Crea un directorio para todos tus proyectos de código
$ mkdir code

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.

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial011_an_py39.py hl[9] *}

En este caso, **FastAPI** nunca tocará ni se preocupará por `__init__`, lo usaremos directamente en nuestro código.

## Crear una instance { #create-an-instance }

Podríamos crear una instance de esta clase con:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial011_an_py39.py hl[18] *}

Pero es la forma más sencilla de enfocarse en el lado del servidor de WebSockets y tener un ejemplo funcional:

{* ../../docs_src/websockets/tutorial001_py39.py hl[2,6:38,41:43] *}

## Crear un `websocket` { #create-a-websocket }

En tu aplicación de **FastAPI**, crea un `websocket`:

{* ../../docs_src/websockets/tutorial001_py39.py hl[1,46:47] *}

/// note | Detalles Técnicos

También podrías usar `from starlette.websockets import WebSocket`.

<img src="/img/tutorial/dataclasses/image01.png">

## Dataclasses en Estructuras de Datos Anidadas { #dataclasses-in-nested-data-structures }

También puedes combinar `dataclasses` con otras anotaciones de tipos para crear estructuras de datos anidadas.

En algunos casos, todavía podrías tener que usar la versión de `dataclasses` de Pydantic. Por ejemplo, si tienes errores con la documentación de la API generada automáticamente.