Los JSON Schemas de tus modelos serán parte del esquema OpenAPI generado y se mostrarán en la documentación API interactiva:

<img src="/img/tutorial/body/image01.png">

Y también se utilizarán en la documentación API dentro de cada *path operation* que los necesite:

<img src="/img/tutorial/body/image02.png">

## Soporte del editor { #editor-support }

* `main`: o arquivo `main.py` (o "módulo" Python).
* `app`: o objeto criado dentro de `main.py` com a linha `app = FastAPI()`.

É equivalente a:

```Python
from main import app
```

///

Cada programa de servidor ASGI alternativo teria um comando semelhante, você pode ler mais na documentação respectiva.

/// warning | Atenção

Esta separación de partes, y ser un "microframework" que podría extenderse para cubrir exactamente lo que se necesita, fue una funcionalidad clave que quise mantener.

Dada la simplicidad de Flask, parecía una buena opción para construir APIs. Lo siguiente a encontrar era un "Django REST Framework" para Flask.

/// check | Inspiró a **FastAPI** a

Esse desacoplamento de partes, e ser um "microframework" que pode ser estendido para cobrir exatamente o que é necessário era uma funcionalidade chave que eu queria manter.

Dada a simplicidade do Flask, ele parecia uma boa opção para construção de APIs. A próxima coisa a encontrar era um "Django REST Framework" para Flask.

/// check | Inspirou o **FastAPI** a

```

</div>

////

La única opción nueva aquí es `--workers` indicando a Uvicorn que inicie 4 worker processes.

También puedes ver que muestra el **PID** de cada proceso, `27365` para el proceso padre (este es el **gestor de procesos**) y uno para cada worker process: `27368`, `27369`, `27370`, y `27367`.

## Conceptos de Despliegue { #deployment-concepts }

/// tip | Consejo

Para saber más sobre cada código de estado y qué código es para qué, revisa la [documentación de <abbr title="Mozilla Developer Network - Red de Desarrolladores de Mozilla">MDN</abbr> sobre códigos de estado HTTP](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Status).

La solución a los problemas de tener todos los paquetes en el entorno global es usar un **entorno virtual para cada proyecto** en el que trabajas.

Un entorno virtual es un **directorio**, muy similar al global, donde puedes instalar los paquetes para un proyecto.

De esta manera, cada proyecto tendrá su propio entorno virtual (directorio `.venv`) con sus propios paquetes.

```mermaid
flowchart TB

Solo asegúrate de tener instalado el paquete `a2wsgi` e importar `WSGIMiddleware` correctamente desde `a2wsgi`.

///

## Revisa { #check-it }

Ahora, cada request bajo el path `/v1/` será manejado por la aplicación Flask.

Y el resto será manejado por **FastAPI**.

Si lo ejecutas y vas a [http://localhost:8000/v1/](http://localhost:8000/v1/) verás el response de Flask:

{* ../../docs_src/query_param_models/tutorial001_an_py310.py hl[9:13,17] *}

**FastAPI** **extraerá** los datos para **cada campo** de los **parámetros query** en el request y te proporcionará el modelo de Pydantic que definiste.

## Revisa la Documentación { #check-the-docs }

Puedes ver los parámetros query en la UI de documentación en `/docs`:

{* ../../docs_src/request_form_models/tutorial001_an_py310.py hl[9:11,15] *}

O **FastAPI** irá **extrair** as informações para **cada campo** dos **dados do formulário** na requisição e dar para você o modelo Pydantic que você definiu.

## Confira os Documentos { #check-the-docs }

Você pode verificar na UI de documentação em `/docs`: