de Linux) son una forma muy **ligera** de empaquetar aplicaciones incluyendo todas sus dependencias y archivos necesarios, manteniéndolos aislados de otros contenedores (otras aplicaciones o componentes) en el mismo sistema.

Los contenedores de Linux se ejecutan utilizando el mismo núcleo de Linux del host (máquina, máquina virtual, servidor en la nube, etc.). Esto significa que son muy ligeros (en comparación con las máquinas virtuales completas que emulan un sistema operativo completo)....

Empecemos con un ejemplo de **caso de uso** y luego veamos cómo resolverlo con esto.

Imaginemos que tienes algunos **modelos de machine learning** que quieres usar para manejar requests. 🤖

Los mismos modelos son compartidos entre requests, por lo que no es un modelo por request, o uno por usuario o algo similar.

/// note | Nota Técnica

También podrías usar `from starlette.responses import HTMLResponse`.

**FastAPI** proporciona los mismos `starlette.responses` como `fastapi.responses` solo como una conveniencia para ti, el desarrollador. Pero la mayoría de los responses disponibles vienen directamente de Starlette.

///

### `Response` { #response }

Esto se diseñó así principalmente para permitir usar los mismos objetos devueltos con `yield` por las dependencias dentro de tareas en segundo plano, porque el código de salida se ejecutaría después de que las tareas en segundo plano terminaran.

Y luego lo usas para declarar tus *path operations*.

Úsalo de la misma manera que usarías la clase `FastAPI`:

{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py39/routers/users.py hl[6,11,16] title["app/routers/users.py"] *}

Puedes pensar en `APIRouter` como una clase "mini `FastAPI`".

Se soportan todas las mismas opciones.

Todos los mismos `parameters`, `responses`, `dependencies`, `tags`, etc.

/// tip | Consejo

durante
e
ela
elas
ele
eles
em
entao
entre
essa
essas
esse
esses
esta
estas
este
estes
ha
isso
isto
logo
mais
mas
mediante
menos
mesma
mesmas
mesmo
mesmos
na
nas
nao
nas
nem
nesse
neste
nos
o
os
ou
outra
outras
outro
outros
pelas
pelas
pelo
pelos
perante
pois
por
porque
portanto
proprio

E estamos usando este modelo para declarar nossa entrada e o mesmo modelo para declarar nossa saída:

{* ../../docs_src/response_model/tutorial002_py310.py hl[16] *}

Agora, sempre que um navegador estiver criando um usuário com uma senha, a API retornará a mesma senha na resposta.

Neste caso, pode não ser um problema, porque é o mesmo usuário enviando a senha.

E esses mesmos geradores full-stack foram a base dos [Geradores de Projetos **FastAPI**](project-generation.md){.internal-link target=_blank}.

/// info | Informação

Flask-apispec foi criado pelos mesmos desenvolvedores do Marshmallow.

///

/// check | **FastAPI** inspirado para

Gerar o schema OpenAPI automaticamente, a partir do mesmo código que define serialização e validação.

Você teria **um único objeto `engine`** para todo o seu código se conectar ao mesmo banco de dados.

{* ../../docs_src/sql_databases/tutorial001_an_py310.py ln[14:18] hl[14:15,17:18] *}

Puedes usar fácilmente las mismas configuraciones de Pydantic para configurar tu OpenAPI generado y las interfaces de usuario de la documentación.

Por ejemplo:

{* ../../docs_src/conditional_openapi/tutorial001_py39.py hl[6,11] *}

Aquí declaramos la configuración `openapi_url` con el mismo valor por defecto de `"/openapi.json"`.

Y luego la usamos al crear la app de `FastAPI`.