## Épinglez votre version de `fastapi`

Tout d'abord il faut "épingler" la version de **FastAPI** que vous utilisez à la dernière version dont vous savez
qu'elle fonctionne correctement pour votre application.

Par exemple, disons que vous utilisez la version `0.45.0` dans votre application.

Si vous utilisez un fichier `requirements.txt`, vous pouvez spécifier la version avec :

```txt
fastapi==0.45.0
```

## Conceptos de Despliegue { #deployment-concepts }

Aquí viste cómo usar múltiples **workers** para **paralelizar** la ejecución de la aplicación, aprovechar los **múltiples núcleos** del CPU, y poder servir **más requests**.

De la lista de conceptos de despliegue de antes, usar workers ayudaría principalmente con la parte de **replicación**, y un poquito con los **reinicios**, pero aún necesitas encargarte de los otros:

* **Seguridad - HTTPS**

/// info | Información

FastAPI agregó soporte para `Annotated` (y comenzó a recomendarlo) en la versión 0.95.0.

Si tienes una versión anterior, obtendrás errores al intentar usar `Annotated`.

Asegúrate de [Actualizar la versión de FastAPI](../../deployment/versions.md#upgrading-the-fastapi-versions){.internal-link target=_blank} al menos a la 0.95.1 antes de usar `Annotated`.

///

### Importar `Depends` { #import-depends }

Pero todavía es parte de la misma aplicación/web API de **FastAPI** (es parte del mismo "paquete de Python").

Puedes crear las *path operations* para ese módulo usando `APIRouter`.

### Importar `APIRouter` { #import-apirouter }

Lo importas y creas una "instance" de la misma manera que lo harías con la clase `FastAPI`:

Como las descripciones tienden a ser largas y cubrir múltiples líneas, puedes declarar la descripción de la *path operation* en la <abbr title="un string de múltiples líneas como la primera expresión dentro de una función (no asignada a ninguna variable) usada para documentación">docstring</abbr> de la función y **FastAPI** la leerá desde allí.

**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 }

Puedes ver los parámetros query en la UI de documentación en `/docs`:

<div class="screenshot">
<img src="/img/tutorial/query-param-models/image01.png">
</div>

</blockquote>

## Recherche

# Seguridad { #security }

Hay muchas formas de manejar la seguridad, autenticación y autorización.

Y normalmente es un tema complejo y "difícil".

En muchos frameworks y sistemas, solo manejar la seguridad y autenticación requiere una gran cantidad de esfuerzo y código (en muchos casos puede ser el 50% o más de todo el código escrito).

De la misma manera, puedes declararlo como el **tipo de retorno** de la función, y luego la forma de los datos aparecerá en la interfaz automática de documentación de la API.

{* ../../docs_src/sql_databases/tutorial001_an_py310.py ln[40:45] hl[40:45] *}

* Lire le contenu de la requête en tant que JSON.
* Convertir les types correspondants (si nécessaire).
* Valider la donnée.
    * Si la donnée est invalide, une erreur propre et claire sera renvoyée, indiquant exactement où était la donnée incorrecte.
* Passer la donnée reçue dans le paramètre `item`.