Durante el desarrollo, también contribuí a <a href="https://www.starlette.dev/" class="external-link" target="_blank">**Starlette**</a>, el otro requisito clave.

## Desarrollo { #development }

Para cuando comencé a crear el propio **FastAPI**, la mayoría de las piezas ya estaban en su lugar, el diseño estaba definido, los requisitos y herramientas estaban listos, y el conocimiento sobre los estándares y especificaciones estaba claro y fresco.

/// info | Información

Si estás usando contenedores, por ejemplo con Docker o Kubernetes, te contaré más sobre eso en el próximo capítulo: [FastAPI en Contenedores - Docker](docker.md){.internal-link target=_blank}.

En particular, cuando corras en **Kubernetes** probablemente **no** querrás usar workers y en cambio correr **un solo proceso de Uvicorn por contenedor**, pero te contaré sobre eso más adelante en ese capítulo.

///

<div class="termy">

```console
$ pip install "fastapi[standard]"

---> 100%
```

</div>

/// note | Nota

Mira p. ej. la sección `### List of English terms and their preferred German translations` en `docs/de/llm-prompt.md`.

# Obtener Usuario Actual { #get-current-user }

En el capítulo anterior, el sistema de seguridad (que se basa en el sistema de inyección de dependencias) le estaba dando a la *path operation function* un `token` como un `str`:

{* ../../docs_src/security/tutorial001_an_py39.py hl[12] *}

Pero eso aún no es tan útil. Vamos a hacer que nos dé el usuario actual.

## Crear un modelo de usuario { #create-a-user-model }

Al usar solo `BackgroundTasks` (y no `BackgroundTask`), es posible usarla como un parámetro de *path operation function* y dejar que **FastAPI** maneje el resto por ti, tal como cuando usas el objeto `Request` directamente.

Todavía es posible usar `BackgroundTask` solo en FastAPI, pero debes crear el objeto en tu código y devolver una `Response` de Starlette incluyéndolo.

Eres libre de usar cada operación (método HTTP) como quieras.

**FastAPI** no fuerza ningún significado específico.

La información aquí se presenta como una guía, no un requisito.

Por ejemplo, cuando usas GraphQL normalmente realizas todas las acciones usando solo operaciones `POST`.

///

### Paso 4: define la **path operation function** { #step-4-define-the-path-operation-function }

Solo un proceso puede estar gestionando la IP y puerto específica (el TLS Termination Proxy en nuestro ejemplo) pero las otras aplicaciones/procesos pueden estar ejecutándose en el/los servidor(es) también, siempre y cuando no intenten usar la misma **combinación de IP pública y puerto**.

<img src="/img/deployment/https/https08.drawio.svg">

Con eso puedes conectar el WebSocket y luego enviar y recibir mensajes:

<img src="/img/tutorial/websockets/image05.png">

## Manejar desconexiones y múltiples clientes { #handling-disconnections-and-multiple-clients }

Cuando una conexión de WebSocket se cierra, el `await websocket.receive_text()` lanzará una excepción `WebSocketDisconnect`, que puedes capturar y manejar como en este ejemplo.

{* ../../docs_src/websockets/tutorial003_py39.py hl[79:81] *}

Así podrás hacer la actualización y asegurarte de que todo sigue funcionando como esperas.

## `bump-pydantic` { #bump-pydantic }

En muchos casos, cuando usas modelos de Pydantic normales sin personalizaciones, podrás automatizar gran parte del proceso de migración de Pydantic v1 a Pydantic v2.