Puedes leerla para entender mejor qué cambió.

## Tests { #tests }

Asegúrate de tener [tests](../tutorial/testing.md){.internal-link target=_blank} para tu app y de ejecutarlos en integración continua (CI).

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

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

Además, los **clientes generados automáticamente** tendrán interfaces más simples, para que los desarrolladores que se comuniquen con tu API puedan tener una experiencia mucho mejor trabajando con tu API. 😎

///

Todos los campos en `HeroPublic` son los mismos que en `HeroBase`, con `id` declarado como `int` (no `None`):

* `id`
* `name`
* `age`

# Ejecutar un Servidor Manualmente { #run-a-server-manually }

## Usa el Comando `fastapi run` { #use-the-fastapi-run-command }

En resumen, usa `fastapi run` para servir tu aplicación FastAPI:

<div class="termy">

```console
$ <font color="#4E9A06">fastapi</font> run <u style="text-decoration-style:solid">main.py</u>

  <span style="background-color:#009485"><font color="#D3D7CF"> FastAPI </font></span>  Starting production server 🚀

```

sería lo mismo que ir a:

```
http://127.0.0.1:8000/items/?skip=0&limit=10
```

Pero si vas a, por ejemplo:

```
http://127.0.0.1:8000/items/?skip=20
```

Los valores de los parámetros en tu función serán:

* `skip=20`: porque lo configuraste en la URL
* `limit=10`: porque ese era el valor por defecto

## Parámetros opcionales { #optional-parameters }

/// tip | Consejo

Las siguientes secciones **no son necesariamente "avanzadas"**.

Y es posible que para tu caso de uso, la solución esté en una de ellas.

///

## Lee primero el Tutorial { #read-the-tutorial-first }

# Cookies de Response { #response-cookies }

## Usar un parámetro `Response` { #use-a-response-parameter }

Puedes declarar un parámetro de tipo `Response` en tu *path operation function*.

Y luego puedes establecer cookies en ese objeto de response *temporal*.

{* ../../docs_src/response_cookies/tutorial002_py39.py hl[1, 8:9] *}

Y entonces puedes devolver cualquier objeto que necesites, como normalmente lo harías (un `dict`, un modelo de base de datos, etc).

* Crear una copia del modelo almacenado, actualizando sus atributos con las actualizaciones parciales recibidas (usando el parámetro `update`).
* Convertir el modelo copiado en algo que pueda almacenarse en tu base de datos (por ejemplo, usando el `jsonable_encoder`).

# Declarar Ejemplos de Request { #declare-request-example-data }

Puedes declarar ejemplos de los datos que tu aplicación puede recibir.

Aquí tienes varias formas de hacerlo.

## Datos extra de JSON Schema en modelos de Pydantic { #extra-json-schema-data-in-pydantic-models }

Puedes declarar `examples` para un modelo de Pydantic que se añadirá al JSON Schema generado.

//// tab | Pydantic v2

/// tip | Consejo

El hecho de que esto sea **Python estándar** significa que seguirás obteniendo la **mejor experiencia de desarrollador posible** en tu editor, con las herramientas que usas para analizar y refactorizar tu código, etc. ✨

Y también que tu código será muy compatible con muchas otras herramientas y paquetes de Python. 🚀

///

## Anotaciones de tipos en **FastAPI** { #type-hints-in-fastapi }

En esta guía, aprenderás a generar un **SDK de TypeScript** para tu backend con FastAPI.

## Generadores de SDKs de código abierto { #open-source-sdk-generators }