- 🦇 Soporte para modo oscuro.
- 🐋 [Docker Compose](https://www.docker.com) para desarrollo y producción.
- 🔒 Hashing seguro de contraseñas por defecto.
- 🔑 Autenticación con tokens JWT.
- 📫 Recuperación de contraseñas basada en email.
- ✅ Pruebas con [Pytest](https://pytest.org).
- 📞 [Traefik](https://traefik.io) como proxy inverso / load balancer.

                try {
                    if (con.getResponseCode() < 400) {
                        if (GZIP.equals(con.getContentEncoding())) {
                            return new GZIPInputStream(con.getInputStream());
                        } else {
                            return con.getInputStream();
                        }
                    } else if (Method.HEAD.toString().equalsIgnoreCase(con.getRequestMethod())) {

Pero al mismo tiempo, las funciones definidas con `async def` deben ser "awaited". Por lo tanto, las funciones con `async def` solo se pueden llamar dentro de funciones definidas con `async def` también.

Entonces, sobre el huevo y la gallina, ¿cómo llamas a la primera función `async`?

```Python
{
    "name": "Barz",
    "price": 3,
    "description": None,
}
```

debido a que no incluye el atributo ya almacenado `"tax": 20.2`, el modelo de entrada tomaría el valor por defecto de `"tax": 10.5`.

Y los datos se guardarían con ese "nuevo" `tax` de `10.5`.

## Actualizaciones parciales con `PATCH` { #partial-updates-with-patch }

* `externalDocs`: un `dict` que describe documentación externa con:
    * `description`: un `str` con una breve descripción para la documentación externa.
    * `url` (**requerido**): un `str` con la URL para la documentación externa.

### Crear metadata para etiquetas { #create-metadata-for-tags }

Probemos eso en un ejemplo con etiquetas para `users` y `items`.

Crea metadata para tus etiquetas y pásala al parámetro `openapi_tags`:

### Seguridad y autenticación { #security-and-authentication }

Seguridad y autenticación integradas. Sin ningún compromiso con bases de datos o modelos de datos.

Todos los esquemas de seguridad definidos en OpenAPI, incluyendo:

* HTTP Básico.
* **OAuth2** (también con **tokens JWT**). Revisa el tutorial sobre [OAuth2 con JWT](tutorial/security/oauth2-jwt.md){.internal-link target=_blank}.
* API keys en:
    * Headers.

Pero hay varios casos en los que podrías beneficiarte de usar `UploadFile`.

## Parámetros de Archivo con `UploadFile` { #file-parameters-with-uploadfile }

Define un parámetro de archivo con un tipo de `UploadFile`:

{* ../../docs_src/request_files/tutorial001_an_py39.py hl[14] *}

Usar `UploadFile` tiene varias ventajas sobre `bytes`:

Así que, puedes usarlo con:

{* ../../docs_src/path_params/tutorial004_py39.py hl[6] *}

/// tip | Consejo

Podrías necesitar que el parámetro contenga `/home/johndoe/myfile.txt`, con una barra inclinada (`/`) inicial.

En ese caso, la URL sería: `/files//home/johndoe/myfile.txt`, con una doble barra inclinada (`//`) entre `files` y `home`.

Declaras la "forma" de los datos como clases con atributos.

Y cada atributo tiene un tipo.

Entonces creas un instance de esa clase con algunos valores y validará los valores, los convertirá al tipo adecuado (si es el caso) y te dará un objeto con todos los datos.

Y obtienes todo el soporte del editor con ese objeto resultante.

Un ejemplo de la documentación oficial de Pydantic:

## Convertir cualquier Dato a Compatible con JSON { #convert-any-data-to-json-compatible }

Para convertir cualquier dato a compatible con JSON, lee la documentación para [Tutorial - Codificador Compatible con JSON](../tutorial/encoder.md){.internal-link target=_blank}.

## Metadatos OpenAPI - Documentación { #openapi-metadata-docs }