Es war beispielsweise klar, dass es idealerweise auf Standard-Python-Typhinweisen basieren sollte.

Der beste Ansatz bestand außerdem darin, bereits bestehende Standards zu nutzen.

{* ../../docs_src/using_request_directly/tutorial001_py39.py hl[1,7:8] *}

Ao declarar o parâmetro com o tipo sendo um `Request` em sua *função de operação de rota*, o **FastAPI** saberá como passar o `Request` neste parâmetro.

/// tip | Dica

Note que neste caso, nós estamos declarando o parâmetro de path ao lado do parâmetro da requisição.

Assim, o parâmetro de path será extraído, validado, convertido para o tipo especificado e anotado com OpenAPI.

{* ../../docs_src/pydantic_v1_in_v2/tutorial001_an_py310.py hl[1,4] *}

### Compatibilidad de FastAPI con Pydantic v1 en v2 { #fastapi-support-for-pydantic-v1-in-v2 }

Desde FastAPI 0.119.0, también hay compatibilidad parcial para Pydantic v1 desde dentro de Pydantic v2, para facilitar la migración a v2.

///

## Ejecuta tu código con tu depurador { #run-your-code-with-your-debugger }

Dado que estás ejecutando el servidor Uvicorn directamente desde tu código, puedes llamar a tu programa de Python (tu aplicación FastAPI) directamente desde el depurador.

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Por ejemplo, en Visual Studio Code, puedes:

* Ir al panel de "Debug".
* "Add configuration...".
* Seleccionar "Python".

Y entonces el nuevo OpenAPI 3.1.0 se basó en la última versión (JSON Schema 2020-12) que incluía este nuevo campo `examples`.

Y ahora este nuevo campo `examples` tiene precedencia sobre el viejo campo único (y personalizado) `example`, que ahora está obsoleto.

Por defecto, esos archivos se sirven desde un <abbr title="Content Delivery Network – Red de entrega de contenidos: Un servicio, normalmente compuesto de varios servidores, que proporciona archivos estáticos, como JavaScript y CSS. Se usa comúnmente para servir esos archivos desde el servidor más cercano al cliente, mejorando el rendimiento.">CDN</abbr>.

E você também pode declarar parâmetros de corpo como opcionais, definindo o valor padrão com `None`:

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

/// note | Nota

Repare que, neste caso, o `item` que seria capturado a partir do corpo é opcional. Visto que ele possui `None` como valor padrão.

///

## Múltiplos parâmetros de corpo { #multiple-body-parameters }

### `response_model` ou Tipo de Retorno { #response-model-or-return-type }

Neste caso, como os dois modelos são diferentes, se anotássemos o tipo de retorno da função como `UserOut`, o editor e as ferramentas reclamariam que estamos retornando um tipo inválido, pois são classes diferentes.

É por isso que neste exemplo temos que declará-lo no parâmetro `response_model`.

    Debido a que el paso anterior de copiar el archivo podría ser detectado por la **caché de Docker**, este paso también **usará la caché de Docker** cuando esté disponible.

    Usar la caché en este paso te **ahorrará** mucho **tiempo** al construir la imagen una y otra vez durante el desarrollo, en lugar de **descargar e instalar** todas las dependencias **cada vez**.

# Devolver una Response Directamente { #return-a-response-directly }

Cuando creas una *path operation* en **FastAPI**, normalmente puedes devolver cualquier dato desde ella: un `dict`, una `list`, un modelo de Pydantic, un modelo de base de datos, etc.

Por defecto, **FastAPI** convertiría automáticamente ese valor de retorno a JSON usando el `jsonable_encoder` explicado en [JSON Compatible Encoder](../tutorial/encoder.md){.internal-link target=_blank}.