Puedes definir el `status_code` (HTTP) que se utilizará en el response de tu *path operation*.

Puedes pasar directamente el código `int`, como `404`.

Pero si no recuerdas para qué es cada código numérico, puedes usar las constantes atajo en `status`:

{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial001_py310.py hl[1,15] *}

Ese código de estado se usará en el response y se añadirá al esquema de OpenAPI.

/// note | Detalles Técnicos

{* ../../docs_src/metadata/tutorial004_py39.py hl[3:16,18] *}

Nota que puedes utilizar Markdown dentro de las descripciones, por ejemplo "login" se mostrará en negrita (**login**) y "fancy" se mostrará en cursiva (_fancy_).

/// tip | Consejo

No tienes que agregar metadata para todas las etiquetas que uses.

///

### Usar tus etiquetas { #use-your-tags }

/// tip | Consejo

Si ya sabes qué son las "variables de entorno" y cómo usarlas, siéntete libre de saltarte esto.

///

Una variable de entorno (también conocida como "**env var**") es una variable que vive **fuera** del código de Python, en el **sistema operativo**, y podría ser leída por tu código de Python (o por otros programas también).

# Plantilla Full Stack FastAPI { #full-stack-fastapi-template }

Las plantillas, aunque normalmente vienen con una configuración específica, están diseñadas para ser flexibles y personalizables. Esto te permite modificarlas y adaptarlas a los requisitos de tu proyecto, haciéndolas un excelente punto de partida. 🏁

Puedes usar esta plantilla para comenzar, ya que incluye gran parte de la configuración inicial, seguridad, base de datos y algunos endpoints de API ya hechos para ti.

{* ../../docs_src/custom_docs_ui/tutorial001_py39.py hl[8] *}

### Incluye la documentación personalizada { #include-the-custom-docs }

Ahora puedes crear las *path operations* para la documentación personalizada.

Puedes reutilizar las funciones internas de FastAPI para crear las páginas HTML para la documentación, y pasarles los argumentos necesarios:

///

Como SQLModel se basa en SQLAlchemy, puedes usar fácilmente **cualquier base de datos soportada** por SQLAlchemy (lo que las hace también soportadas por SQLModel), como:

* PostgreSQL
* MySQL
* SQLite
* Oracle

La forma más común de hacerlo es tener un archivo `requirements.txt` con los nombres de los paquetes y sus versiones, uno por línea.

Por supuesto, usarías las mismas ideas que leíste en [Acerca de las versiones de FastAPI](versions.md){.internal-link target=_blank} para establecer los rangos de versiones.

Por ejemplo, tu `requirements.txt` podría verse así:

```
fastapi[standard]>=0.113.0,<0.114.0

Pero si usamos el mismo modelo para otra *path operation*, podríamos estar enviando las contraseñas de nuestros usuarios a cada cliente.

/// danger | Peligro

Nunca almacenes la contraseña en texto plano de un usuario ni la envíes en un response como esta, a menos que conozcas todas las advertencias y sepas lo que estás haciendo.

///

## Añadir un modelo de salida { #add-an-output-model }

Las pruebas añadidas aquí serán vistas por todas las personas que diseñan prompts específicos del idioma.

Úsalo de la siguiente manera:

* Ten un prompt específico del idioma – `docs/{language code}/llm-prompt.md`.

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

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