Por ejemplo, no recibe objetos `datetime`, ya que no son compatibles con JSON.

Entonces, un objeto `datetime` tendría que ser convertido a un `str` que contenga los datos en <a href="https://en.wikipedia.org/wiki/ISO_8601" class="external-link" target="_blank">formato ISO</a>.

De la misma manera, esta base de datos no recibiría un modelo de Pydantic (un objeto con atributos), solo un `dict`.

## FastAPI Cloud { #fastapi-cloud }

**<a href="https://fastapicloud.com" class="external-link" target="_blank">FastAPI Cloud</a>** está construido por el mismo autor y equipo detrás de **FastAPI**.

Simplifica el proceso de **construir**, **desplegar** y **acceder** a una API con un esfuerzo mínimo.

name: 'Close stale PRs'
on:
  schedule:
    # Execute every hour at xx:05 to avoid conflicts with other workflows
    - cron: '5 * * * *'

permissions: {}

jobs:
  stale:
    permissions:
      pull-requests: write

    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/stale@v10
        with:
          operations-per-run: 50
          ascending: true
          exempt-all-milestones: true

### Seguridad y autenticación { #security-and-authentication }

Seguridad y autenticación integradas. Sin ningún compromiso con bases de datos o modelos de datos.

Todos los esquemas de seguridad definidos en OpenAPI, incluyendo:

* HTTP Básico.
* **OAuth2** (también con **tokens JWT**). Revisa el tutorial sobre [OAuth2 con JWT](tutorial/security/oauth2-jwt.md){.internal-link target=_blank}.
* API keys en:
    * Headers.

Así que, puedes usarlo con:

{* ../../docs_src/path_params/tutorial004_py39.py hl[6] *}

/// tip | Consejo

Podrías necesitar que el parámetro contenga `/home/johndoe/myfile.txt`, con una barra inclinada (`/`) inicial.

En ese caso, la URL sería: `/files//home/johndoe/myfile.txt`, con una doble barra inclinada (`//`) entre `files` y `home`.

Declaras la "forma" de los datos como clases con atributos.

Y cada atributo tiene un tipo.

Entonces creas un instance de esa clase con algunos valores y validará los valores, los convertirá al tipo adecuado (si es el caso) y te dará un objeto con todos los datos.

Y obtienes todo el soporte del editor con ese objeto resultante.

Un ejemplo de la documentación oficial de Pydantic:

///

/// check | **FastAPI** lo usa para

Manejar todas las partes web centrales. Añadiendo funcionalidades encima.

La clase `FastAPI` en sí misma hereda directamente de la clase `Starlette`.

Por lo tanto, cualquier cosa que puedas hacer con Starlette, puedes hacerlo directamente con **FastAPI**, ya que es básicamente Starlette potenciado.

```

///

Importa `TestClient`.

Crea un `TestClient` pasándole tu aplicación de **FastAPI**.

Crea funciones con un nombre que comience con `test_` (esta es la convención estándar de `pytest`).

Usa el objeto `TestClient` de la misma manera que con `httpx`.

Escribe declaraciones `assert` simples con las expresiones estándar de Python que necesites revisar (otra vez, estándar de `pytest`).

Por ejemplo, no puedes poner un modelo de Pydantic en un `JSONResponse` sin primero convertirlo a un `dict` con todos los tipos de datos (como `datetime`, `UUID`, etc.) convertidos a tipos compatibles con JSON.

Para esos casos, puedes usar el `jsonable_encoder` para convertir tus datos antes de pasarlos a un response:

Pero Python tiene una forma específica de declarar listas con tipos internos, o "parámetros de tipo":

### Declarar una `list` con un parámetro de tipo { #declare-a-list-with-a-type-parameter }

Para declarar tipos que tienen parámetros de tipo (tipos internos), como `list`, `dict`, `tuple`,
pasa el/los tipo(s) interno(s) como "parámetros de tipo" usando corchetes: `[` y `]`

```Python