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📝 Add Spanish translation for the Features page (#1220)

* Spanish translation for the Features page

* ✏️ Fix small typos and wording nitpicks

Co-authored-by: Sebastián Ramírez <[email protected]>
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Camila Gutierrez 5 years ago
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  1. 202
      docs/es/docs/features.md
  2. 1
      docs/es/mkdocs.yml

202
docs/es/docs/features.md

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# Características
## Características de FastAPI
**FastAPI** te provee lo siguiente:
### Basado en estándares abiertos
* <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
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.
![Swagger UI interaction](https://fastapi.tiangolo.com/img/index/index-03-swagger-02.png)
* Documentación alternativa de la API con <a href="https://github.com/Rebilly/ReDoc" class="external-link" target="_blank"><strong>ReDoc</strong></a>.
![ReDoc](https://fastapi.tiangolo.com/img/index/index-06-redoc-02.png)
### 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>:
![editor support](https://fastapi.tiangolo.com/img/vscode-completion.png)
* en <a href="https://www.jetbrains.com/pycharm/" class="external-link" target="_blank">PyCharm</a>:
![editor support](https://fastapi.tiangolo.com/img/pycharm-completion.png)
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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docs/es/mkdocs.yml

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