Cuando instalas FastAPI (por ejemplo, con `pip install "fastapi[standard]"`), viene con un programa de línea de comandos que puedes ejecutar en la terminal.

Para ejecutar tu aplicación FastAPI en modo de desarrollo, puedes usar el comando `fastapi dev`:

<div class="termy">

```console

# Plantillas { #templates }

Puedes usar cualquier motor de plantillas que desees con **FastAPI**.

Una elección común es Jinja2, el mismo que usa Flask y otras herramientas.

Hay utilidades para configurarlo fácilmente que puedes usar directamente en tu aplicación de **FastAPI** (proporcionadas por Starlette).

## Instala dependencias { #install-dependencies }

Asegúrate de crear un [entorno virtual](../virtual-environments.md), activarlo e instalar `jinja2`:

O FastAPI adicionou suporte a `Annotated` (e passou a recomendá-lo) na versão 0.95.0.

Se você tiver uma versão mais antiga, teria erros ao tentar usar `Annotated`.

Certifique-se de [Atualizar a versão do FastAPI](../deployment/versions.md#upgrading-the-fastapi-versions) para pelo menos 0.95.1 antes de usar `Annotated`.

///

## Use `Annotated` no tipo do parâmetro `q` { #use-annotated-in-the-type-for-the-q-parameter }

Eles serão associados ao mesmo "campo de formulário" enviado usando "dados de formulário".

Para usar isso, declare uma lista de `bytes` ou `UploadFile`:

{* ../../docs_src/request_files/tutorial002_an_py310.py hl[10,15] *}

Você receberá, tal como declarado, uma `list` de `bytes` ou `UploadFile`.

/// note | Detalhes Técnicos

Você também pode usar `from starlette.responses import HTMLResponse`.

Mas você não precisa memorizar o que cada um desses códigos significa.

Você pode usar as variáveis de conveniência de `fastapi.status`.

{* ../../docs_src/response_status_code/tutorial002_py310.py hl[1,6] *}

Eles são apenas uma conveniência, eles possuem o mesmo número, mas dessa forma você pode usar o preenchimento automático do editor para encontrá-los:

<img src="/img/tutorial/response-status-code/image02.png">

Em seguida, ele converterá e validará os dados. Assim, quando você usar esse objeto `settings`, terá dados dos tipos que declarou (por exemplo, `items_per_user` será um `int`).

### Usar o `settings` { #use-the-settings }

Depois você pode usar o novo objeto `settings` na sua aplicação:

{* ../../docs_src/settings/tutorial001_py310.py hl[18:20] *}

            "input": "plumbus"
        }
    ]
}
```

## Resumen { #summary }

Puedes usar **modelos de Pydantic** para declarar **parámetros query** en **FastAPI**. 😎

/// tip | Consejo

Alerta de spoiler: también puedes usar modelos de Pydantic para declarar cookies y headers, pero leerás sobre eso más adelante en el tutorial. 🤫

# Usar el Request Directamente { #using-the-request-directly }

Hasta ahora, has estado declarando las partes del request que necesitas con sus tipos.

Tomando datos de:

* El path como parámetros.
* Headers.
* Cookies.
* etc.

Y al hacerlo, **FastAPI** está validando esos datos, convirtiéndolos y generando documentación para tu API automáticamente.

Pero hay situaciones donde podrías necesitar acceder al objeto `Request` directamente.

///

## Transmitir JSON Lines con FastAPI { #stream-json-lines-with-fastapi }

Para transmitir JSON Lines con FastAPI puedes, en lugar de usar `return` en tu *path operation function*, usar `yield` para producir cada ítem a su turno.

{* ../../docs_src/stream_json_lines/tutorial001_py310.py ln[1:24] hl[24] *}

* Al usar una dependencia, puedes simplificar las pruebas.
* Puedes usar archivos `.env` con él.