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docs/es/docs/tutorial/header-params.md
## Importar `Header` Primero importa `Header`: {* ../../docs_src/header_params/tutorial001_an_py310.py hl[3] *} ## Declarar parámetros de `Header` Luego declara los parámetros de header usando la misma estructura que con `Path`, `Query` y `Cookie`. Puedes definir el valor por defecto así como toda la validación extra o los parámetros de anotaciones:
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docs/es/docs/advanced/response-directly.md
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}. Luego, detrás de escena, pondría esos datos compatibles con JSON (por ejemplo, un `dict`) dentro de un `JSONResponse` que se usaría para enviar el response al cliente.
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docs/es/docs/tutorial/body-nested-models.md
Así, en nuestro ejemplo, podemos hacer que `tags` sea específicamente una "lista de strings": {* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial002_py310.py hl[12] *} ## Tipos de conjunto Pero luego pensamos en ello, y nos damos cuenta de que los tags no deberían repetirse, probablemente serían strings únicos. Y Python tiene un tipo de datos especial para conjuntos de elementos únicos, el `set`.
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docs/es/docs/advanced/templates.md
/// ## Escribiendo plantillas Luego puedes escribir una plantilla en `templates/item.html` con, por ejemplo: ```jinja hl_lines="7" {!../../docs_src/templates/templates/item.html!} ``` ### Valores de Contexto de la Plantilla
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docs/es/docs/tutorial/body.md
/// ## Importar `BaseModel` de Pydantic Primero, necesitas importar `BaseModel` de `pydantic`: {* ../../docs_src/body/tutorial001_py310.py hl[2] *} ## Crea tu modelo de datos Luego, declaras tu modelo de datos como una clase que hereda de `BaseModel`. Usa tipos estándar de Python para todos los atributos: {* ../../docs_src/body/tutorial001_py310.py hl[5:9] *}
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docs/es/docs/deployment/concepts.md
Te mostraré algunos ejemplos concretos en los próximos capítulos. --- Luego, los siguientes conceptos a considerar son todos acerca del programa que ejecuta tu API real (por ejemplo, Uvicorn). ## Programa y Proceso
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docs/es/docs/tutorial/cookie-param-models.md
/// tip | Consejo Esta misma técnica se aplica a `Query`, `Cookie`, y `Header`. 😎 /// ## Cookies con un Modelo de Pydantic Declara los parámetros de **cookie** que necesites en un **modelo de Pydantic**, y luego declara el parámetro como `Cookie`: {* ../../docs_src/cookie_param_models/tutorial001_an_py310.py hl[9:12,16] *}
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docs/es/docs/tutorial/body-multiple-params.md
{* ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial004_an_py310.py hl[28] *} /// info | Información `Body` también tiene todos los mismos parámetros de validación y metadatos extras que `Query`, `Path` y otros que verás luego. /// ## Embeber un solo parámetro de cuerpo Supongamos que solo tienes un único parámetro de cuerpo `item` de un modelo Pydantic `Item`. Por defecto, **FastAPI** esperará su cuerpo directamente.
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docs/es/docs/tutorial/security/simple-oauth2.md
"full_name": "John Doe", "disabled": false, "hashed_password": "fakehashedsecret" } ``` <img src="/img/tutorial/security/image06.png"> Si haces clic en el icono de candado y cierras sesión, y luego intentas la misma operación nuevamente, obtendrás un error HTTP 401 de: ```JSON { "detail": "Not authenticated" } ``` ### Usuario inactivo
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docs/es/docs/fastapi-cli.md
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