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El programa de línea de comandos llamado `fastapi` es **FastAPI CLI**.

FastAPI CLI toma el path de tu programa Python (por ejemplo, `main.py`), detecta automáticamente la `FastAPI` instance (comúnmente llamada `app`), determina el proceso de import correcto, y luego la sirve.

Para producción usarías `fastapi run` en su lugar. 🚀

Como viste en el capítulo anterior sobre [Conceptos de Despliegue](concepts.md){.internal-link target=_blank}, hay múltiples estrategias que puedes usar.

Aquí te mostraré cómo usar **Uvicorn** con **worker processes** usando el comando `fastapi` o el comando `uvicorn` directamente.

/// info | Información

**FastAPI** tomará el modelo de Pydantic de allí, generará el JSON Schema y lo colocará en el lugar correcto.

El lugar correcto es:

* En la clave `content`, que tiene como valor otro objeto JSON (`dict`) que contiene:
  * Una clave con el media type, por ejemplo, `application/json`, que contiene como valor otro objeto JSON, que contiene:
    * Una clave `schema`, que tiene como valor el JSON Schema del modelo, aquí es el lugar correcto.

Declara los **parámetros query** que necesitas en un **modelo de Pydantic**, y luego declara el parámetro como `Query`:

{* ../../docs_src/query_param_models/tutorial001_an_py310.py hl[9:13,17] *}

**FastAPI** **extraerá** los datos para **cada campo** de los **parámetros query** en el request y te proporcionará el modelo de Pydantic que definiste.

## Revisa la Documentación { #check-the-docs }

# Modelos Extra { #extra-models }

Continuando con el ejemplo anterior, será común tener más de un modelo relacionado.

Esto es especialmente el caso para los modelos de usuario, porque:

* El **modelo de entrada** necesita poder tener una contraseña.
* El **modelo de salida** no debería tener una contraseña.
* El **modelo de base de datos** probablemente necesitaría tener una contraseña hasheada.

/// danger | Peligro

## Pasos de los webhooks { #webhooks-steps }

El proceso normalmente es que **tú defines** en tu código cuál es el mensaje que enviarás, el **body de la request**.

También defines de alguna manera en qué **momentos** tu aplicación enviará esas requests o eventos.

Y **tus usuarios** definen de alguna manera (por ejemplo en un panel web en algún lugar) el **URL** donde tu aplicación debería enviar esas requests.

Este comportamiento se revirtió en la 0.118.0, para hacer que el código de salida después de `yield` se ejecute después de que la response sea enviada.

/// info | Información

Y si declaraste un `response_model`, aún se usará para filtrar y convertir el objeto que devolviste.

**FastAPI** usará ese response *temporal* para extraer los headers (también cookies y el código de estado), y los pondrá en el response final que contiene el valor que devolviste, filtrado por cualquier `response_model`.

También puedes declarar el parámetro `Response` en dependencias y establecer headers (y cookies) en ellas.

//// tab | Pydantic v2

En Pydantic versión 2, usarías el atributo `model_config`, que toma un `dict` como se describe en <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/api/config/" class="external-link" target="_blank">la documentación de Pydantic: Configuración</a>.

Puedes establecer `"json_schema_extra"` con un `dict` que contenga cualquier dato adicional que desees que aparezca en el JSON Schema generado, incluyendo `examples`.

////

Recibe un objeto, como un modelo de Pydantic, y devuelve una versión compatible con JSON:

{* ../../docs_src/encoder/tutorial001_py310.py hl[4,21] *}

En este ejemplo, convertiría el modelo de Pydantic a un `dict`, y el `datetime` a un `str`.

El resultado de llamarlo es algo que puede ser codificado con la función estándar de Python <a href="https://docs.python.org/3/library/json.html#json.dumps" class="external-link" target="_blank">`json.dumps()`</a>.