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+# Características
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+## Características de FastAPI
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+**FastAPI** te provee lo siguiente:
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+### Basado en estándares abiertos
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+* <a href="https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification" class="external-link" target="_blank"><strong>OpenAPI</strong></a> para la creación de APIs, incluyendo declaraciones de <abbr title="en español: ruta. En inglés también conocido cómo: endpoints, routes">path</abbr> <abbr title="también conocido como HTTP methods, cómo POST, GET, PUT, DELETE">operations</abbr>, parámetros, <abbr title="cuerpo del mensaje HTTP">body</abbr> requests, seguridad, etc.
+* Documentación automática del modelo de datos con <a href="http://json-schema.org/" class="external-link" target="_blank"><strong>JSON Schema</strong></a> (dado que OpenAPI mismo está basado en JSON Schema).
+* Diseñado alrededor de estos estándares después de un estudio meticuloso. En vez de ser una capa añadida a último momento.
+* Esto también permite la **generación automática de código de cliente** para muchos lenguajes.
+
+### Documentación automática
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+Documentación interactiva de la API e interfaces web de exploración. Hay múltiples opciones, dos incluídas por defecto, porque el framework está basado en OpenAPI.
+
+* <a href="https://github.com/swagger-api/swagger-ui" class="external-link" target="_blank"><strong>Swagger UI</strong></a>, con exploración interactiva, llama y prueba tu API directamente desde tu navegador.
+
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+* Documentación alternativa de la API con <a href="https://github.com/Rebilly/ReDoc" class="external-link" target="_blank"><strong>ReDoc</strong></a>.
+
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+
+### Simplemente Python moderno
+
+Todo está basado en las declaraciones de tipo de **Python 3.6** estándar (gracias a Pydantic). No necesitas aprender una sintáxis nueva, solo Python moderno.
+
+Si necesitas un repaso de 2 minutos de cómo usar los tipos de Python (así no uses FastAPI) prueba el tutorial corto: [Python Types](python-types.md){.internal-link target=_blank}.
+
+Escribes Python estándar con tipos así:
+
+```Python
+from typing import List, Dict
+from datetime import date
+
+from pydantic import BaseModel
+
+# Declaras la variable como un str
+# y obtienes soporte del editor dentro de la función
+def main(user_id: str):
+ return user_id
+
+
+# Un modelo de Pydantic
+class User(BaseModel):
+ id: int
+ name: str
+ joined: date
+```
+
+Este puede ser usado como:
+
+```Python
+my_user: User = User(id=3, name="John Doe", joined="2018-07-19")
+
+second_user_data = {
+ "id": 4,
+ "name": "Mary",
+ "joined": "2018-11-30",
+}
+
+my_second_user: User = User(**second_user_data)
+```
+
+!!! info
+ `**second_user_data` significa:
+
+ Pasa las <abbr title="en español key se refiere a la guía de un diccionario">keys</abbr> y los valores del dict `second_user_data` directamente como argumentos de key-value, equivalente a: `User(id=4, name="Mary", joined="2018-11-30")`
+
+### Soporte del editor
+
+El framework fue diseñado en su totalidad para ser fácil e intuitivo de usar. Todas las decisiones fueron probadas en múltiples editores antes de comenzar el desarrollo para asegurar la mejor experiencia de desarrollo.
+
+En la última encuesta a desarrolladores de Python fue claro que <a href="https://www.jetbrains.com/research/python-developers-survey-2017/#tools-and-features" class="external-link" target="_blank">la característica más usada es el "autocompletado"</a>.
+
+El framework **FastAPI** está creado para satisfacer eso. El autocompletado funciona en todas partes.
+
+No vas a tener que volver a la documentación seguido.
+
+Así es como tu editor te puede ayudar:
+
+* en <a href="https://code.visualstudio.com/" class="external-link" target="_blank">Visual Studio Code</a>:
+
+
+
+* en <a href="https://www.jetbrains.com/pycharm/" class="external-link" target="_blank">PyCharm</a>:
+
+
+
+Obtendrás completado para tu código que podrías haber considerado imposible antes. Por ejemplo, el key `price` dentro del JSON body (que podría haber estado anidado) que viene de un request.
+
+Ya no pasará que escribas los nombres de key equivocados, o que tengas que revisar constantemente la documentación o desplazarte arriba y abajo para saber si usaste `username` o `user_name`.
+
+### Corto
+
+Tiene **configuraciones por defecto** razonables para todo, con configuraciones opcionales en todas partes. Todos los parámetros pueden ser ajustados para tus necesidades y las de tu API.
+
+Pero, todo **simplemente funciona** por defecto.
+
+### Validación
+
+* Validación para la mayoría (¿o todos?) los **tipos de datos** de Python incluyendo:
+ * Objetos JSON (`dict`).
+ * JSON array (`list`) definiendo tipos de ítem.
+ * Campos de texto (`str`) definiendo longitudes mínimas y máximas.
+ * Números (`int`, `float`) con valores mínimos y máximos, etc.
+
+* Validación para tipos más exóticos como:
+ * URL.
+ * Email.
+ * UUID.
+ * ...y otros.
+
+Toda la validación es manejada por **Pydantic**, que es robusto y sólidamente establecido.
+
+### Seguridad y autenticación
+
+La seguridad y la autenticación están integradas. Sin ningún compromiso con bases de datos ni modelos de datos.
+
+Todos los schemes de seguridad están definidos en OpenAPI incluyendo:
+
+* HTTP Basic.
+* **OAuth2** (también con **JWT tokens**). Prueba el tutorial en [OAuth2 with JWT](tutorial/security/oauth2-jwt.md){.internal-link target=_blank}.
+* API keys en:
+ * Headers.
+ * Parámetros de Query.
+ * Cookies, etc.
+
+Más todas las características de seguridad de Starlette (incluyendo **session cookies**).
+
+Todo ha sido construido como herramientas y componentes reutilizables que son fácilmente integrados con tus sistemas, almacenamiento de datos, bases de datos relacionales y no relacionales, etc.
+
+### Dependency Injection
+
+FastAPI incluye un sistema de <abbr title='En español: Inyección de Dependencias. También conocido en inglés cómo: "components", "resources", "services", "providers"'><strong>Dependency Injection</strong></abbr> extremadamente poderoso y fácil de usar.
+
+* Inclusive las dependencias pueden tener dependencias creando una jerarquía o un **"grafo" de dependencias**.
+* Todas son **manejadas automáticamente** por el framework.
+* Todas las dependencias pueden requerir datos de los requests y aumentar las restricciones del *path operation* y la documentación automática.
+* **Validación automática** inclusive para parámetros del *path operation* definidos en las dependencias.
+* Soporte para sistemas complejos de autenticación de usuarios, **conexiones con bases de datos**, etc.
+* **Sin comprometerse** con bases de datos, frontends, etc. Pero permitiendo integración fácil con todos ellos.
+
+### "Plug-ins" ilimitados
+
+O dicho de otra manera, no hay necesidad para "plug-ins". Importa y usa el código que necesites.
+
+Cualquier integración está diseñada para que sea tan sencilla de usar (con dependencias) que puedas crear un "plug-in" para tu aplicación en dos líneas de código usando la misma estructura y sintáxis que usaste para tus *path operations*.
+
+### Probado
+
+* <abbr title="La cantidad de código que es probado automáticamente">Cobertura de pruebas</abbr> al 100%.
+* Base de código 100% <abbr title="Type annotations de Python, con esto tu editor y otras herramientas externas pueden darte mejor soporte">anotada con tipos</abbr>.
+* Usado en aplicaciones en producción.
+
+## Características de Starlette
+
+**FastAPI** está basado y es completamente compatible con <a href="https://www.starlette.io/" class="external-link" target="_blank"><strong>Starlette</strong></a>. Tanto así, que cualquier código de Starlette que tengas también funcionará.
+
+`FastAPI` es realmente una sub-clase de `Starlette`. Así que, si ya conoces o usas Starlette, muchas de las características funcionarán de la misma manera.
+
+Con **FastAPI** obtienes todas las características de **Starlette** (porque FastAPI es simplemente Starlette en esteroides):
+
+* Desempeño realmente impresionante. Es uno <a href="https://github.com/encode/starlette#performance" class="external-link" target="_blank"> de los frameworks de Python más rápidos, a la par con **NodeJS** y **Go**</a>.
+* Soporte para **WebSocket**.
+* Soporte para **GraphQL**.
+* <abbr title="En español: tareas que se ejecutan en el fondo, sin frenar requests, en el mismo proceso. En ingles: In-process background tasks">Tareas en background</abbr>.
+* Eventos de startup y shutdown.
+* Cliente de pruebas construido con `requests`.
+* **CORS**, GZip, Static Files, Streaming responses.
+* Soporte para **Session and Cookie**.
+* Cobertura de pruebas al 100%.
+* Base de código 100% anotada con tipos.
+
+## Características de Pydantic
+
+**FastAPI** está basado y es completamente compatible con <a href="https://pydantic-docs.helpmanual.io" class="external-link" target="_blank"><strong>Pydantic</strong></a>. Tanto así, que cualquier código de Pydantic que tengas también funcionará.
+
+Esto incluye a librerías externas basadas en Pydantic como <abbr title="Object-Relational Mapper">ORM</abbr>s y <abbr title="Object-Document Mapper">ODM</abbr>s para bases de datos.
+
+Esto también significa que en muchos casos puedes pasar el mismo objeto que obtuviste de un request **directamente a la base de datos**, dado que todo es validado automáticamente.
+
+Lo mismo aplica para el sentido contrario. En muchos casos puedes pasarle el objeto que obtienes de la base de datos **directamente al cliente**.
+
+Con **FastAPI** obtienes todas las características de **Pydantic** (dado que FastAPI está basado en Pydantic para todo el manejo de datos):
+
+* **Sin dificultades para entender**:
+ * No necesitas aprender un nuevo micro-lenguaje de definición de schemas.
+ * Si sabes tipos de Python, sabes cómo usar Pydantic.
+* Interactúa bien con tu **<abbr title="en inglés: Integrated Development Environment, similar a editor de código">IDE</abbr>/<abbr title="Un programa que chequea errores en el código">linter</abbr>/cerebro**:
+ * Porque las estructuras de datos de Pydantic son solo <abbr title='En español: ejemplares. Aunque a veces los llaman incorrectamente "instancias"'>instances</abbr> de clases que tu defines, el auto-completado, el linting, mypy y tu intuición deberían funcionar bien con tus datos validados.
+* **Rápido**:
+ * En <a href="https://pydantic-docs.helpmanual.io/#benchmarks-tag" class="external-link" target="_blank">benchmarks</a> Pydantic es más rápido que todas las otras <abbr title='Herramienta, paquete. A veces llamado "librería"'>libraries</abbr> probadas.
+* Valida **estructuras complejas**:
+ * Usa modelos jerárquicos de modelos de Pydantic, `typing` de Python, `List` y `Dict`, etc.
+ * Los validadores también permiten que se definan fácil y claramente schemas complejos de datos. Estos son chequeados y documentados como JSON Schema.
+ * Puedes tener objetos de **JSON profundamente anidados** y que todos sean validados y anotados.
+* **Extensible**:
+ * Pydantic permite que se definan tipos de datos a la medida o puedes extender la validación con métodos en un modelo decorado con el <abbr title="en inglés: validator decorator"> decorador de validación</abbr>.
+* Cobertura de pruebas al 100%.
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