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fastapi
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🌐 Update Spanish translation for `docs/es/docs/features.md` (#10884)

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pablocm83 2024-01-27 05:51:32 -05:00 committed by GitHub
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docs/es/docs/features.md
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# Características
## Características de FastAPI
@ -164,7 +169,6 @@ Con **FastAPI** obtienes todas las características de **Starlette** (porque Fas
* 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 HTTPX.
@ -190,8 +194,6 @@ Con **FastAPI** obtienes todas las características de **Pydantic** (dado que Fa
* 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/" 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.