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

Trae la misma **experiencia de desarrollador** de construir apps con FastAPI a **desplegarlas** en la nube. 🎉

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minkä
minkä
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missä
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mihin
millä
miltä
mille
minä
miksi
mitkä
joka
jonka
jota
jossa
josta
johon
jolla
jolta
jolle
jona
joksi
jotka
joiden
joita
joissa

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_py39.py hl[6,11] *}

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

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

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_an_py310.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 { #using-the-same-dependency-multiple-times }

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.

### Mismo Esquema para Modelos de Entrada y Salida en la Documentación { #same-schema-for-input-and-output-models-in-docs }

Y ahora habrá un único esquema para entrada y salida para el modelo, solo `Item`, y tendrá `description` como **no requerido**:

<div class="screenshot">
<img src="/img/tutorial/separate-openapi-schemas/image05.png">
</div>

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

## Importe `Cookie` { #import-cookie }

Primeiro importe `Cookie`:

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

## Declare parâmetros de `Cookie` { #declare-cookie-parameters }

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

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

## Importe `Header` { #import-header }

Primeiro importe `Header`:

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

## Declare parâmetros de `Header` { #declare-header-parameters }

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

E claro, ele suporta o mesmo:

* validação de dados
* serialização de dados
* documentação de dados, etc.

Isso funciona da mesma forma que com os modelos Pydantic. E na verdade é alcançado da mesma maneira por baixo dos panos, usando Pydantic.

/// info | Informação

Lembre-se de que dataclasses não podem fazer tudo o que os modelos Pydantic podem fazer.