diff --git a/docs/es/docs/_llm-test.md b/docs/es/docs/_llm-test.md index d0ffcc540..e5191d9da 100644 --- a/docs/es/docs/_llm-test.md +++ b/docs/es/docs/_llm-test.md @@ -197,7 +197,7 @@ Aquí algunas cosas envueltas en elementos HTML "abbr" (algunas son inventadas): ### El abbr da una frase completa y una explicación { #the-abbr-gives-a-full-phrase-and-an-explanation } * MDN -* I/O. +* I/O. //// @@ -464,7 +464,7 @@ Para instrucciones específicas del idioma, mira p. ej. la sección `### Heading * el middleware * la aplicación móvil * el módulo -* el mount +* el mounting * la red * el origen * el override diff --git a/docs/es/docs/alternatives.md b/docs/es/docs/alternatives.md index 3bc1bf969..693e4d511 100644 --- a/docs/es/docs/alternatives.md +++ b/docs/es/docs/alternatives.md @@ -24,7 +24,7 @@ Fue creado para generar el HTML en el backend, no para crear APIs utilizadas por ### [Django REST Framework](https://www.django-rest-framework.org/) { #django-rest-framework } -El framework Django REST fue creado para ser un kit de herramientas flexible para construir APIs Web utilizando Django, mejorando sus capacidades API. +Django REST Framework fue creado para ser un toolkit flexible para construir APIs Web usando Django por debajo, para mejorar sus capacidades de API. Es utilizado por muchas empresas, incluidas Mozilla, Red Hat y Eventbrite. @@ -88,7 +88,7 @@ La forma en que lo usas es muy sencilla. Por ejemplo, para hacer un `GET` reques response = requests.get("http://example.com/some/url") ``` -La operación de path equivalente en FastAPI podría verse como: +La *path operation* API equivalente de FastAPI podría verse como: ```Python hl_lines="1" @app.get("/some/url") @@ -183,7 +183,7 @@ Pero la documentación todavía falta. Entonces APISpec fue creado. Es un plug-in para muchos frameworks (y hay un plug-in para Starlette también). -La manera en que funciona es que escribes la definición del esquema usando el formato YAML dentro del docstring de cada función que maneja un path. +La manera en que funciona es que escribes la definición del esquema usando el formato YAML dentro del docstring de cada función que maneja una ruta. Y genera esquemas OpenAPI. @@ -245,11 +245,11 @@ Logra algo algo similar a lo que se puede hacer con Flask-apispec. Tiene un sistema de inyección de dependencias integrado, inspirado por Angular 2. Requiere pre-registrar los "inyectables" (como todos los otros sistemas de inyección de dependencias que conozco), por lo que añade a la verbosidad y repetición de código. -Como los parámetros se describen con tipos de TypeScript (similar a las anotaciones de tipos en Python), el soporte editorial es bastante bueno. +Como los parámetros se describen con tipos de TypeScript (similar a las anotaciones de tipos en Python), el soporte del editor es bastante bueno. Pero como los datos de TypeScript no se preservan después de la compilación a JavaScript, no puede depender de los tipos para definir validación, serialización y documentación al mismo tiempo. Debido a esto y algunas decisiones de diseño, para obtener validación, serialización y generación automática del esquema, es necesario agregar decoradores en muchos lugares. Por lo tanto, se vuelve bastante verboso. -No puede manejar muy bien modelos anidados. Entonces, si el cuerpo JSON en la request es un objeto JSON que tiene campos internos que a su vez son objetos JSON anidados, no puede ser documentado y validado apropiadamente. +No puede manejar muy bien modelos anidados. Entonces, si el body JSON en la request es un objeto JSON que tiene campos internos que a su vez son objetos JSON anidados, no puede ser documentado y validado apropiadamente. /// tip | Inspiró a **FastAPI** a @@ -311,11 +311,11 @@ Requiere configuraciones un poquito más verbosas. Y dado que se basa en WSGI (e El sistema de inyección de dependencias requiere pre-registrar las dependencias y las dependencias se resuelven en base a los tipos declarados. Por lo tanto, no es posible declarar más de un "componente" que proporcione cierto tipo. -Los paths se declaran en un solo lugar, usando funciones declaradas en otros lugares (en lugar de usar decoradores que pueden colocarse justo encima de la función que maneja el endpoint). Esto se acerca más a cómo lo hace Django que a cómo lo hace Flask (y Starlette). Separa en el código cosas que están relativamente acopladas. +Las rutas se declaran en un solo lugar, usando funciones declaradas en otros lugares (en lugar de usar decoradores que pueden colocarse justo encima de la función que maneja el endpoint). Esto se acerca más a cómo lo hace Django que a cómo lo hace Flask (y Starlette). Separa en el código cosas que están relativamente acopladas. /// tip | Inspiró a **FastAPI** a -Definir validaciones extra para tipos de datos usando el valor "default" de los atributos del modelo. Esto mejora el soporte del editor y no estaba disponible en Pydantic antes. +Definir validaciones extra para tipos de datos usando el valor "por defecto" de los atributos del modelo. Esto mejora el soporte del editor y no estaba disponible en Pydantic antes. Esto en realidad inspiró la actualización de partes de Pydantic, para soportar el mismo estilo de declaración de validación (toda esta funcionalidad ya está disponible en Pydantic). @@ -433,7 +433,7 @@ Tiene: * CORS, GZip, Archivos estáticos, Responses en streaming. * Soporte para sesiones y cookies. * Cobertura de tests del 100%. -* code base 100% tipada. +* codebase 100% con anotaciones de tipos. * Pocas dependencias obligatorias. Starlette es actualmente el framework de Python más rápido probado. Solo superado por Uvicorn, que no es un framework, sino un servidor. diff --git a/docs/es/docs/async.md b/docs/es/docs/async.md index 299bd83e3..be64f4cbe 100644 --- a/docs/es/docs/async.md +++ b/docs/es/docs/async.md @@ -89,7 +89,7 @@ Como el tiempo de ejecución se consume principalmente esperando operaciones de Se llama "asíncrono" porque la computadora / programa no tiene que estar "sincronizado" con la tarea lenta, esperando el momento exacto en que la tarea termine, sin hacer nada, para poder tomar el resultado de la tarea y continuar el trabajo. -En lugar de eso, al ser un sistema "asíncrono", una vez terminado, la tarea puede esperar un poco en la cola (algunos microsegundos) para que la computadora / programa termine lo que salió a hacer, y luego regrese para tomar los resultados y continuar trabajando con ellos. +En lugar de eso, al ser un sistema "asíncrono", una vez terminado, la tarea puede esperar un poquito en la cola (algunos microsegundos) para que la computadora / programa termine lo que salió a hacer, y luego regrese para tomar los resultados y continuar trabajando con ellos. Para el "sincrónico" (contrario al "asíncrono") comúnmente también usan el término "secuencial", porque la computadora / programa sigue todos los pasos en secuencia antes de cambiar a una tarea diferente, incluso si esos pasos implican esperar. @@ -151,7 +151,7 @@ Imagina que eres la computadora / programa 🤖 en esa historia. Mientras estás en la fila, estás inactivo 😴, esperando tu turno, sin hacer nada muy "productivo". Pero la fila es rápida porque el cajero solo está tomando los pedidos (no preparándolos), así que está bien. -Luego, cuando es tu turno, haces un trabajo realmente "productivo", procesas el menú, decides lo que quieres, obtienes la elección de tu crush, pagas, verificas que das el billete o tarjeta correctos, verificas que te cobren correctamente, verificas que el pedido tenga los artículos correctos, etc. +Luego, cuando es tu turno, haces un trabajo realmente "productivo", procesas el menú, decides lo que quieres, obtienes la elección de tu crush, pagas, revisas que das el billete o tarjeta correctos, revisas que te cobren correctamente, revisas que el pedido tenga los artículos correctos, etc. Pero luego, aunque todavía no tienes tus hamburguesas, tu trabajo con el cajero está "en pausa" ⏸, porque tienes que esperar 🕙 a que tus hamburguesas estén listas. @@ -387,7 +387,7 @@ En versiones previas de NodeJS / JavaScript en el Navegador, habrías usado "cal ## Coroutines { #coroutines } -**Coroutines** es simplemente el término muy elegante para la cosa que devuelve una función `async def`. Python sabe que es algo parecido a una función, que puede comenzar y que terminará en algún momento, pero que podría pausar ⏸ internamente también, siempre que haya un `await` dentro de él. +**Coroutine** es simplemente el término muy elegante para la cosa que devuelve una función `async def`. Python sabe que es algo parecido a una función, que puede comenzar y que terminará en algún momento, pero que podría pausar ⏸ internamente también, siempre que haya un `await` dentro de él. Pero toda esta funcionalidad de usar código asíncrono con `async` y `await` a menudo se resume como utilizar "coroutines". Es comparable a la funcionalidad clave principal de Go, las "Goroutines". @@ -417,7 +417,7 @@ Si tienes bastante conocimiento técnico (coroutines, hilos, bloqueo, etc.) y ti Cuando declaras una *path operation function* con `def` normal en lugar de `async def`, se ejecuta en un threadpool externo que luego es esperado, en lugar de ser llamado directamente (ya que bloquearía el servidor). -Si vienes de otro framework async que no funciona de la manera descrita anteriormente y estás acostumbrado a definir funciones de *path operation* solo de cómputo trivial con `def` normal para una pequeña ganancia de rendimiento (alrededor de 100 nanosegundos), ten en cuenta que en **FastAPI** el efecto sería bastante opuesto. En estos casos, es mejor usar `async def` a menos que tus *path operation functions* usen código que realice I/O de bloqueo. +Si vienes de otro framework async que no funciona de la manera descrita anteriormente y estás acostumbrado a definir *path operation functions* solo de cómputo trivial con `def` normal para una pequeña ganancia de rendimiento (alrededor de 100 nanosegundos), ten en cuenta que en **FastAPI** el efecto sería bastante opuesto. En estos casos, es mejor usar `async def` a menos que tus *path operation functions* usen código que realice I/O de bloqueo. Aun así, en ambas situaciones, es probable que **FastAPI** [siga siendo más rápida](index.md#performance) que (o al menos comparable a) tu framework anterior. diff --git a/docs/es/docs/editor-support.md b/docs/es/docs/editor-support.md index fa552db23..9c9abdd5e 100644 --- a/docs/es/docs/editor-support.md +++ b/docs/es/docs/editor-support.md @@ -10,7 +10,7 @@ La **Extensión de FastAPI** está disponible tanto para [VS Code](https://code. ### Descubrimiento de la aplicación { #application-discovery } -Por defecto, la extensión descubrirá automáticamente aplicaciones FastAPI en tu espacio de trabajo escaneando archivos que creen un instance de `FastAPI()`. Si la detección automática no funciona con la estructura de tu proyecto, puedes especificar un punto de entrada mediante `[tool.fastapi]` en `pyproject.toml` o la configuración de VS Code `fastapi.entryPoint` usando notación de módulo (p. ej. `myapp.main:app`). +Por defecto, la extensión descubrirá automáticamente aplicaciones FastAPI en tu espacio de trabajo escaneando archivos que crean un instance de `FastAPI()`. Si la detección automática no funciona con la estructura de tu proyecto, puedes especificar un punto de entrada mediante `[tool.fastapi]` en `pyproject.toml` o la configuración de VS Code `fastapi.entryPoint` usando notación de módulo (p. ej. `myapp.main:app`). ## Funcionalidades { #features } diff --git a/docs/es/docs/features.md b/docs/es/docs/features.md index 799af26e9..1feed92bd 100644 --- a/docs/es/docs/features.md +++ b/docs/es/docs/features.md @@ -130,7 +130,7 @@ Todos los esquemas de seguridad definidos en OpenAPI, incluyendo: * Parámetros de query. * Cookies, etc. -Además de todas las características de seguridad de Starlette (incluyendo **cookies de sesión**). +Además de todas las funcionalidades de seguridad de Starlette (incluyendo **cookies de sesión**). Todo construido como herramientas y componentes reutilizables que son fáciles de integrar con tus sistemas, almacenes de datos, bases de datos relacionales y NoSQL, etc. @@ -179,7 +179,7 @@ Con **FastAPI** obtienes todas las funcionalidades de **Starlette** (ya que Fast **FastAPI** es totalmente compatible con (y está basado en) [**Pydantic**](https://docs.pydantic.dev/). Por lo tanto, cualquier código adicional de Pydantic que tengas, también funcionará. -Incluyendo paquetes externos también basados en Pydantic, como ORMs, ODMs para bases de datos. +Incluyendo paquetes externos también basados en Pydantic, como ORMs y ODMs para bases de datos. Esto también significa que, en muchos casos, puedes pasar el mismo objeto que obtienes de un request **directamente a la base de datos**, ya que todo se valida automáticamente. diff --git a/docs/es/docs/project-generation.md b/docs/es/docs/project-generation.md index 11a560eba..fd0fd7017 100644 --- a/docs/es/docs/project-generation.md +++ b/docs/es/docs/project-generation.md @@ -9,18 +9,18 @@ Repositorio de GitHub: [Plantilla Full Stack FastAPI](https://github.com/tiangol ## Plantilla Full Stack FastAPI - Stack de tecnología y funcionalidades { #full-stack-fastapi-template-technology-stack-and-features } - ⚡ [**FastAPI**](https://fastapi.tiangolo.com/es) para la API del backend en Python. - - 🧰 [SQLModel](https://sqlmodel.tiangolo.com) para las interacciones con bases de datos SQL en Python (ORM). - - 🔍 [Pydantic](https://docs.pydantic.dev), utilizado por FastAPI, para la validación de datos y gestión de configuraciones. - - 💾 [PostgreSQL](https://www.postgresql.org) como base de datos SQL. + - 🧰 [SQLModel](https://sqlmodel.tiangolo.com) para las interacciones con bases de datos SQL en Python (ORM). + - 🔍 [Pydantic](https://docs.pydantic.dev), utilizado por FastAPI, para la validación de datos y gestión de configuraciones. + - 💾 [PostgreSQL](https://www.postgresql.org) como base de datos SQL. - 🚀 [React](https://react.dev) para el frontend. - - 💃 Usando TypeScript, hooks, Vite, y otras partes de una stack moderna de frontend. - - 🎨 [Tailwind CSS](https://tailwindcss.com) y [shadcn/ui](https://ui.shadcn.com) para los componentes del frontend. - - 🤖 Un cliente de frontend generado automáticamente. - - 🧪 [Playwright](https://playwright.dev) para escribir pruebas End-to-End. - - 🦇 Soporte para modo oscuro. + - 💃 Usando TypeScript, hooks, Vite, y otras partes de una stack moderna de frontend. + - 🎨 [Tailwind CSS](https://tailwindcss.com) y [shadcn/ui](https://ui.shadcn.com) para los componentes del frontend. + - 🤖 Un cliente de frontend generado automáticamente. + - 🧪 [Playwright](https://playwright.dev) para escribir pruebas End-to-End. + - 🦇 Soporte para modo oscuro. - 🐋 [Docker Compose](https://www.docker.com) para desarrollo y producción. - 🔒 Hashing seguro de contraseñas por defecto. -- 🔑 Autenticación con tokens JWT. +- 🔑 Autenticación con JWT (JSON Web Token). - 📫 Recuperación de contraseñas basada en email. - ✅ Pruebas con [Pytest](https://pytest.org). - 📞 [Traefik](https://traefik.io) como proxy inverso / load balancer. diff --git a/docs/es/docs/python-types.md b/docs/es/docs/python-types.md index 878c8be03..6a13b97eb 100644 --- a/docs/es/docs/python-types.md +++ b/docs/es/docs/python-types.md @@ -1,8 +1,8 @@ # Introducción a Tipos en Python { #python-types-intro } -Python tiene soporte para "anotaciones de tipos" opcionales (también llamadas "type hints"). +Python tiene soporte para "anotaciones de tipos" opcionales (también llamadas "anotaciones de tipos"). -Estas **"anotaciones de tipos"** o type hints son una sintaxis especial que permite declarar el tipo de una variable. +Estas **"anotaciones de tipos"** o anotaciones son una sintaxis especial que permite declarar el tipo de una variable. Al declarar tipos para tus variables, los editores y herramientas te pueden proporcionar un mejor soporte. @@ -44,7 +44,7 @@ Es un programa muy simple. Pero ahora imagina que lo escribieras desde cero. -En algún momento habrías empezado la definición de la función, tenías los parámetros listos... +En algún momento empiezas a definir la función, y tienes los parámetros listos... Pero luego tienes que llamar "ese método que convierte la primera letra a mayúscula". @@ -58,7 +58,7 @@ Pero, tristemente, no obtienes nada útil: -### Añadir tipos { #add-types } +### Añade tipos { #add-types } Modifiquemos una sola línea de la versión anterior. @@ -120,7 +120,7 @@ Ahora sabes que debes corregirlo, convertir `age` a un string con `str(age)`: Acabas de ver el lugar principal para declarar anotaciones de tipos. Como parámetros de función. -Este también es el lugar principal donde los utilizarías con **FastAPI**. +Este también es el lugar principal donde las utilizarías con **FastAPI**. ### Tipos simples { #simple-types } @@ -137,7 +137,7 @@ Puedes usar, por ejemplo: ### Módulo `typing` { #typing-module } -Para algunos casos adicionales, podrías necesitar importar algunas cosas del módulo `typing` de la standard library, por ejemplo cuando quieres declarar que algo tiene "cualquier tipo", puedes usar `Any` de `typing`: +Para algunos casos adicionales, podrías necesitar importar algunas cosas del módulo `typing` del paquete estándar, por ejemplo cuando quieres declarar que algo tiene "cualquier tipo", puedes usar `Any` de `typing`: ```python from typing import Any @@ -149,7 +149,7 @@ def some_function(data: Any): ### Tipos genéricos { #generic-types } -Algunos tipos pueden tomar "parámetros de tipo" entre corchetes, para definir sus tipos internos, por ejemplo una "lista de strings" se declararía `list[str]`. +Algunos tipos pueden tomar "parámetros de tipo" entre corchetes, para definir sus tipos internos, por ejemplo una "list de strings" se declararía `list[str]`. Estos tipos que pueden tomar parámetros de tipo se llaman **Tipos Genéricos** o **Genéricos**. @@ -160,7 +160,7 @@ Puedes usar los mismos tipos integrados como genéricos (con corchetes y tipos d * `set` * `dict` -#### Lista { #list } +#### List { #list } Por ejemplo, vamos a definir una variable para ser una `list` de `str`. @@ -168,7 +168,7 @@ Declara la variable, con la misma sintaxis de dos puntos (`:`). Como tipo, pon `list`. -Como la lista es un tipo que contiene algunos tipos internos, los pones entre corchetes: +Como la `list` es un tipo que contiene algunos tipos internos, los pones entre corchetes: {* ../../docs_src/python_types/tutorial006_py310.py hl[1] *} @@ -180,15 +180,15 @@ En este caso, `str` es el parámetro de tipo pasado a `list`. /// -Eso significa: "la variable `items` es una `list`, y cada uno de los ítems en esta lista es un `str`". +Eso significa: "la variable `items` es una `list`, y cada uno de los ítems en esta `list` es un `str`". -Al hacer eso, tu editor puede proporcionar soporte incluso mientras procesa elementos de la lista: +Al hacer eso, tu editor puede proporcionar soporte incluso mientras procesa elementos de la `list`: Sin tipos, eso es casi imposible de lograr. -Nota que la variable `item` es uno de los elementos en la lista `items`. +Nota que la variable `item` es uno de los elementos en la `list` `items`. Y aún así, el editor sabe que es un `str` y proporciona soporte para eso. diff --git a/docs/es/docs/virtual-environments.md b/docs/es/docs/virtual-environments.md index 1679fd02b..92cb83ba2 100644 --- a/docs/es/docs/virtual-environments.md +++ b/docs/es/docs/virtual-environments.md @@ -288,8 +288,8 @@ $ echo "*" > .venv/.gitignore /// details | Qué significa ese comando -* `echo "*"`: "imprimirá" el texto `*` en el terminal (la siguiente parte cambia eso un poco) -* `>`: cualquier cosa impresa en el terminal por el comando a la izquierda de `>` no debería imprimirse, sino escribirse en el archivo que va a la derecha de `>` +* `echo "*"`: "imprimirá" el texto `*` en la terminal (la siguiente parte cambia eso un poco) +* `>`: cualquier cosa impresa en la terminal por el comando a la izquierda de `>` no debería imprimirse, sino escribirse en el archivo que va a la derecha de `>` * `.gitignore`: el nombre del archivo donde debería escribirse el texto Y `*` para Git significa "todo". Así que, ignorará todo en el directorio `.venv`. @@ -443,6 +443,8 @@ De esta manera, cuando ejecutes `python` no intentará ejecutarse desde ese ento Ahora estás listo para empezar a trabajar en tu proyecto. + + /// tip | Consejo ¿Quieres entender todo lo anterior? @@ -694,7 +696,7 @@ Eso significa que el sistema ahora comenzará a buscar primero los programas en: antes de buscar en los otros directorios. -Así que, cuando escribas `python` en el terminal, el sistema encontrará el programa Python en +Así que, cuando escribas `python` en la terminal, el sistema encontrará el programa Python en ```plaintext /home/user/code/awesome-project/.venv/bin/python @@ -718,7 +720,7 @@ C:\Users\user\code\awesome-project\.venv\Scripts antes de buscar en los otros directorios. -Así que, cuando escribas `python` en el terminal, el sistema encontrará el programa Python en +Así que, cuando escribas `python` en la terminal, el sistema encontrará el programa Python en ```plaintext C:\Users\user\code\awesome-project\.venv\Scripts\python @@ -800,7 +802,7 @@ $ cd ~/code/prisoner-of-azkaban -Si no desactivas el entorno virtual para `philosophers-stone`, cuando ejecutes `python` en el terminal, intentará usar el Python de `philosophers-stone`. +Si no desactivas el entorno virtual para `philosophers-stone`, cuando ejecutes `python` en la terminal, intentará usar el Python de `philosophers-stone`.