{* ../../docs_src/websockets/tutorial001_py39.py hl[2,6:38,41:43] *}

## Crear un `websocket` { #create-a-websocket }

En tu aplicación de **FastAPI**, crea un `websocket`:

{* ../../docs_src/websockets/tutorial001_py39.py hl[1,46:47] *}

/// note | Detalles Técnicos

También podrías usar `from starlette.websockets import WebSocket`.

Existen otros formatos y herramientas para definir e instalar dependencias de paquetes.

///

### Crear el Código de **FastAPI** { #create-the-fastapi-code }

* Crea un directorio `app` y entra en él.
* Crea un archivo vacío `__init__.py`.
* Crea un archivo `main.py` con:

```Python
from typing import Union

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()


@app.get("/")
def read_root():

		예를 들어, Fess 또는 CodeLibs를 포함하는 문서를 검색하려면 다음과 같이 입력합니다.
		<pre>Fess OR CodeLibs</pre>
	</dd>
	<dt>와일드카드</dt>
	<dd>
		검색어에 1 문자 이상의 문자 와일드 카드를 지원합니다.
		?는 단일 문자 와일드 카드로 지정할 수 *는 여러 문자 와일드 카드로 지정할 수 있습니다.
		<pre>Fess*</pre>
		또는
		<pre>Fe?s</pre>
		검색어의 첫 번째 문자는 사용할 수 없습니다.
	</dd>
	<dt>범위검색</dt>
	<dd>
		범위 검색 필드 값의 범위를 지정하여 그 조건에 일치하는 문서를 검색합니다.
		범위의 경계 값을 포함하려면 []를 사용하여 포함하지 않는 경우는 {}을 이용합니다.

     * This should be the resulting ordering of plugins after merging:
     * <p>
     * Given:
     * <pre>
     * parent: X -&gt; A -&gt; B -&gt; D -&gt; E
     * child: Y -&gt; A -&gt; C -&gt; D -&gt; F
     * </pre>
     * Result:
     * <pre>
     * X -&gt; Y -&gt; A -&gt; B -&gt; C -&gt; D -&gt; E -&gt; F
     * </pre>
     */
    public static void mergePluginLists(

                </configuration>
              </execution>
            </executions>
          </plugin>
          <!-- calculate checksums of source release for Apache dist area -->
          <plugin>
            <groupId>net.nicoulaj.maven.plugins</groupId>
            <artifactId>checksum-maven-plugin</artifactId>
            <version>1.11</version>
            <executions>

///

## Importar `BaseModel` de Pydantic { #import-pydantics-basemodel }

Primero, necesitas importar `BaseModel` de `pydantic`:

{* ../../docs_src/body/tutorial001_py310.py hl[2] *}

## Crea tu modelo de datos { #create-your-data-model }

Luego, declaras tu modelo de datos como una clase que hereda de `BaseModel`.

Usa tipos estándar de Python para todos los atributos:

//
//   - Optional: Set server preferences for Backup & Replication parallel sessions, batch size of deletes, and block sizes (before
//     compression). This is an optional area; by default, there should be no <SystemRecommendations> section in the
//     system.xml. Vendors can work with Veeam Product Management and the Alliances team on getting approval to integrate

                                <version>3.2.0</version>
                                <executions>
                                    <execution>
                                        <id>pre-clean-test</id>
                                        <phase>pre-clean</phase>
                                        <goals>
                                            <goal>clean</goal>
                                        </goals>

     * <pre>
     * a:1.0
     * a:2.0
     * </pre>
     */
    @Test
    void testEqual() {
        ResolutionNode a1n = createResolutionNode(a1);
        ResolutionNode a2n = createResolutionNode(a2);

        assertResolveConflict(a1n, a1n, a2n);
    }

    /**
     * Tests that <code>a:2.0</code> wins in the scenario:
     * <pre>
     * a:2.0
     * a:1.0
     * </pre>

     * <pre>
     * a:1.0
     * a:2.0
     * </pre>
     */
    @Test
    void testEqual() {
        ResolutionNode a1n = createResolutionNode(a1);
        ResolutionNode a2n = createResolutionNode(a2);

        assertResolveConflict(a1n, a1n, a2n);
    }

    /**
     * Tests that <code>a:2.0</code> wins in the scenario:
     * <pre>
     * a:2.0
     * a:1.0
     * </pre>