* Importa `Jinja2Templates`.
* Crea un objeto `templates` que puedas reutilizar más tarde.
* Declara un parámetro `Request` en la *path operation* que devolverá una plantilla.
* Usa los `templates` que creaste para renderizar y devolver un `TemplateResponse`, pasa el nombre de la plantilla, el objeto de request, y un diccionario "context" con pares clave-valor que se usarán dentro de la plantilla Jinja2.

* `limit`: con un valor de `10`

Como son parte de la URL, son "naturalmente" strings.

Pero cuando los declaras con tipos de Python (en el ejemplo anterior, como `int`), son convertidos a ese tipo y validados respecto a él.

Todo el mismo proceso que se aplica para los parámetros de path también se aplica para los parámetros de query:

* Soporte del editor (obviamente)

## OAuth2 { #oauth2 }

OAuth2 es una especificación que define varias maneras de manejar la autenticación y autorización.

Es una especificación bastante extensa y cubre varios casos de uso complejos.

Incluye formas de autenticarse usando un "tercero".

## Response Adicional con `model` { #additional-response-with-model }

Puedes pasar a tus *decoradores de path operation* un parámetro `responses`.

Recibe un `dict`: las claves son los códigos de estado para cada response (como `200`), y los valores son otros `dict`s con la información para cada uno de ellos.

Cada uno de esos `dict`s de response puede tener una clave `model`, conteniendo un modelo de Pydantic, así como `response_model`.

/// tip | Consejo

Algunos editores revisan los parámetros de función no usados y los muestran como errores.

Usando estas `dependencies` en el decorador de *path operation* puedes asegurarte de que se ejecutan mientras evitas errores en editores/herramientas.

## Dónde se Instalan los Paquetes { #where-are-packages-installed }

Cuando instalas Python, crea algunos directorios con algunos archivos en tu computadora.

Algunos de estos directorios son los encargados de tener todos los paquetes que instalas.

Cuando ejecutas:

<div class="termy">

```console
// No ejecutes esto ahora, solo es un ejemplo 🤓

Solo necesitas declarar un **modelo de Pydantic** con los campos que quieres recibir como **campos de formulario**, y luego declarar el parámetro como `Form`:

{* ../../docs_src/request_form_models/tutorial001_an_py39.py hl[9:11,15] *}

**FastAPI** **extraerá** los datos de **cada campo** de los **form data** en el request y te dará el modelo de Pydantic que definiste.

### Usar el nombre de la *path operation function* como el operationId { #using-the-path-operation-function-name-as-the-operationid }

Si quieres usar los nombres de las funciones de tus APIs como `operationId`s, puedes iterar sobre todas ellas y sobrescribir el `operation_id` de cada *path operation* usando su `APIRoute.name`.

Las pruebas:

## Fragmentos de código { #code-snippets }

//// tab | Prueba

Este es un fragmento de código: `foo`. Y este es otro fragmento de código: `bar`. Y otro más: `baz quux`.

////

//// tab | Información

El contenido de los fragmentos de código debe dejarse tal cual.

De todos modos, en cualquiera de los casos anteriores, FastAPI seguirá funcionando de forma asíncrona y será extremadamente rápido.

Pero al seguir los pasos anteriores, podrá hacer algunas optimizaciones de rendimiento.

## Detalles Técnicos { #technical-details }