de Linux) son una forma muy **ligera** de empaquetar aplicaciones incluyendo todas sus dependencias y archivos necesarios, manteniéndolos aislados de otros contenedores (otras aplicaciones o componentes) en el mismo sistema.

Los contenedores de Linux se ejecutan utilizando el mismo núcleo de Linux del host (máquina, máquina virtual, servidor en la nube, etc.). Esto significa que son muy ligeros (en comparación con las máquinas virtuales completas que emulan un sistema operativo completo)....

También puedes crear una variable de entorno solo para una **invocación específica de un programa**, que está disponible solo para ese programa, y solo durante su duración.

Para hacer eso, créala justo antes del programa en sí, en la misma línea:

<div class="termy">

```console
// Crea una env var MY_NAME en línea para esta llamada del programa
$ MY_NAME="Wade Wilson" python main.py

// Ahora puede leer la variable de entorno

Esa información está disponible en el **JSON Schema** de OpenAPI de la aplicación, y luego se muestra en la documentación de la API (por Swagger UI).

Y esa misma información de los modelos que está incluida en OpenAPI es lo que puede usarse para **generar el código del cliente**.

### Genera un Cliente en TypeScript

///

Por defecto, **FastAPI** creará un `server` en el esquema de OpenAPI con la URL para el `root_path`.

Pero también puedes proporcionar otros `servers` alternativos, por ejemplo, si deseas que *la misma* UI de los docs interactúe con un entorno de pruebas y de producción.

## OpenAPI condicional desde configuraciones y variables de entorno

Puedes usar fácilmente las mismas configuraciones de Pydantic para configurar tu OpenAPI generado y las interfaces de usuario de la documentación.

Por ejemplo:

{* ../../docs_src/conditional_openapi/tutorial001.py hl[6,11] *}

Aquí declaramos la configuración `openapi_url` con el mismo valor predeterminado de `"/openapi.json"`.

Y luego la usamos al crear la app de `FastAPI`.

kenellä
keneltä
kenelle
kenenä
keneksi
ketkä
keiden
ketkä
keitä
keissä
keistä
keihin
keillä
keiltä
keille
keinä
keiksi
mikä
minkä
minkä
mitä
missä
mistä
mihin
millä
miltä
mille
minä
miksi
mitkä
joka
jonka
jota
jossa
josta
johon
jolla
jolta
jolle
jona
joksi
jotka
joiden
joita
joissa

#### Arréglalo con `secrets.compare_digest()`

Pero en nuestro código estamos usando realmente `secrets.compare_digest()`.

En resumen, tomará el mismo tiempo comparar `stanleyjobsox` con `stanleyjobson` que comparar `johndoe` con `stanleyjobson`. Y lo mismo para la contraseña.

De esa manera, usando `secrets.compare_digest()` en el código de tu aplicación, será seguro contra todo este rango de ataques de seguridad.

{* ../../docs_src/body_fields/tutorial001.py hl[11:14] *}

`Field` funciona da mesma forma que `Query`, `Path` e `Body`, ele possui todos os mesmos parâmetros, etc.

/// note | Detalhes técnicos

Na realidade, `Query`, `Path` e outros que você verá em seguida, criam objetos de subclasses de uma classe `Param` comum, que é ela mesma uma subclasse da classe `FieldInfo` do Pydantic.

read_query["/items/"]

query_extractor --> query_or_cookie_extractor --> read_query
```

## Utilizando a mesma dependência múltiplas vezes

Se uma de suas dependências é declarada várias vezes para a mesma *operação de rota*, por exemplo, múltiplas dependências com uma mesma subdependência, o **FastAPI** irá chamar essa subdependência uma única vez para cada requisição.

# Parâmetros de Cookie

Você pode definir parâmetros de Cookie da mesma maneira que define paramêtros com `Query` e `Path`.

## Importe `Cookie`

Primeiro importe `Cookie`:

{* ../../docs_src/cookie_params/tutorial001_an_py310.py hl[3] *}

## Declare parâmetros de `Cookie`

Então declare os paramêtros de cookie usando a mesma estrutura que em `Path` e `Query`.