🌐 Update translations for es (update-outdated) (#15892)

Co-authored-by: github-actions[bot] <github-actions[bot]@users.noreply.github.com>
Co-authored-by: Yurii Motov <[email protected]>

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 }
 
 * <abbr title="Mozilla Developer Network - Red de Desarrolladores de Mozilla: documentación para desarrolladores, escrita por la gente de Firefox">MDN</abbr>
-* <abbr title="Input/Output - Entrada/Salida: lectura o escritura de disco, comunicaciones de red.">I/O</abbr>.
+* <abbr title="Input/Output - I/O: lectura o escritura de disco, comunicaciones de red.">I/O</abbr>.
 
 ////
 
@@ -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

docs/es/docs/advanced/additional-status-codes.md

@@ -1,5 +1,6 @@
 # Códigos de Estado Adicionales { #additional-status-codes }
 
+
 Por defecto, **FastAPI** devolverá los responses usando un `JSONResponse`, colocando el contenido que devuelves desde tu *path operation* dentro de ese `JSONResponse`.
 
 Usará el código de estado por defecto o el que configures en tu *path operation*.

docs/es/docs/advanced/advanced-dependencies.md

@@ -10,7 +10,7 @@ Imaginemos que queremos tener una dependencia que revise si el parámetro de que
 
 Pero queremos poder parametrizar ese contenido fijo.
 
-## Una *instance* "callable" { #a-callable-instance }
+## Una instance "callable" { #a-callable-instance }
 
 En Python hay una forma de hacer que una instance de una clase sea un "callable".
 
@@ -108,7 +108,7 @@ Como verás abajo, esto es muy similar al comportamiento anterior a la versión
 
 Hay algunos casos de uso con condiciones específicas que podrían beneficiarse del comportamiento antiguo de ejecutar el código de salida de dependencias con `yield` antes de enviar la response.
 
-Por ejemplo, imagina que tienes código que usa una sesión de base de datos en una dependencia con `yield` solo para verificar un usuario, pero la sesión de base de datos no se vuelve a usar en la *path operation function*, solo en la dependencia, y la response tarda mucho en enviarse, como un `StreamingResponse` que envía datos lentamente, pero que por alguna razón no usa la base de datos.
+Por ejemplo, imagina que tienes código que usa una sesión de base de datos en una dependencia con `yield` solo para verificar un usuario, pero la sesión de base de datos no se vuelve a usar en la *path operation function*, solo en la dependencia, **y** la response tarda mucho en enviarse, como un `StreamingResponse` que envía datos lentamente, pero que por alguna razón no usa la base de datos.
 
 En este caso, la sesión de base de datos se mantendría hasta que la response termine de enviarse, pero si no la usas, entonces no sería necesario mantenerla.
 

docs/es/docs/advanced/dataclasses.md

@@ -82,7 +82,7 @@ En ese caso, simplemente puedes intercambiar los `dataclasses` estándar con `py
 
 Puedes combinar `dataclasses` con otras anotaciones de tipos en muchas combinaciones diferentes para formar estructuras de datos complejas.
 
-Revisa las anotaciones en el código arriba para ver más detalles específicos.
+Revisa los consejos de anotación en el código arriba para ver más detalles específicos.
 
 ## Aprende Más { #learn-more }
 

docs/es/docs/advanced/events.md

@@ -6,13 +6,13 @@ De la misma manera, puedes definir lógica (código) que debería ser ejecutada
 
 Debido a que este código se ejecuta antes de que la aplicación **comience** a tomar requests, y justo después de que **termine** de manejarlos, cubre todo el **lifespan** de la aplicación (la palabra "lifespan" será importante en un momento 😉).
 
-Esto puede ser muy útil para configurar **recursos** que necesitas usar para toda la app, y que son **compartidos** entre requests, y/o que necesitas **limpiar** después. Por ejemplo, un pool de conexiones a una base de datos, o cargando un modelo de machine learning compartido.
+Esto puede ser muy útil para configurar **recursos** que necesitas usar para toda la app, y que son **compartidos** entre requests, y/o que necesitas **limpiar** después. Por ejemplo, un pool de conexiones a una base de datos, o cargando un modelo de Machine Learning compartido.
 
 ## Caso de Uso { #use-case }
 
 Empecemos con un ejemplo de **caso de uso** y luego veamos cómo resolverlo con esto.
 
-Imaginemos que tienes algunos **modelos de machine learning** que quieres usar para manejar requests. 🤖
+Imaginemos que tienes algunos **modelos de Machine Learning** que quieres usar para manejar requests. 🤖
 
 Los mismos modelos son compartidos entre requests, por lo que no es un modelo por request, o uno por usuario o algo similar.
 
@@ -32,7 +32,7 @@ Creamos una función asíncrona `lifespan()` con `yield` así:
 
 {* ../../docs_src/events/tutorial003_py310.py hl[16,19] *}
 
-Aquí estamos simulando la operación costosa de *startup* de cargar el modelo poniendo la función del (falso) modelo en el diccionario con modelos de machine learning antes del `yield`. Este código será ejecutado **antes** de que la aplicación **comience a tomar requests**, durante el *startup*.
+Aquí estamos simulando la operación costosa de *startup* de cargar el modelo poniendo la función del (falso) modelo en el diccionario con modelos de Machine Learning antes del `yield`. Este código será ejecutado **antes** de que la aplicación **comience a tomar requests**, durante el *startup*.
 
 Y luego, justo después del `yield`, quitaremos el modelo de memoria. Este código será ejecutado **después** de que la aplicación **termine de manejar requests**, justo antes del *shutdown*. Esto podría, por ejemplo, liberar recursos como la memoria o una GPU.
 

docs/es/docs/advanced/generate-clients.md

@@ -20,20 +20,6 @@ FastAPI genera automáticamente especificaciones **OpenAPI 3.1**, así que cualq
 
 ///
 
-## Generadores de SDKs de sponsors de FastAPI { #sdk-generators-from-fastapi-sponsors }
-
-Esta sección destaca soluciones **respaldadas por empresas** y **venture-backed** de compañías que sponsor FastAPI. Estos productos ofrecen **funcionalidades adicionales** e **integraciones** además de SDKs generados de alta calidad.
-
-Al ✨ [**ser sponsor de FastAPI**](../help-fastapi.md#sponsor-the-author) ✨, estas compañías ayudan a asegurar que el framework y su **ecosistema** se mantengan saludables y **sustentables**.
-
-Su sponsorship también demuestra un fuerte compromiso con la **comunidad** de FastAPI (tú), mostrando que no solo les importa ofrecer un **gran servicio**, sino también apoyar un **framework robusto y próspero**, FastAPI. 🙇
-
-Por ejemplo, podrías querer probar:
-
-* [Stainless](https://www.stainless.com/?utm_source=fastapi&utm_medium=referral)
-
-Algunas de estas soluciones también pueden ser open source u ofrecer niveles gratuitos, así que puedes probarlas sin un compromiso financiero. Hay otros generadores de SDK comerciales disponibles y se pueden encontrar en línea. 🤓
-
 ## Crea un SDK de TypeScript { #create-a-typescript-sdk }
 
 Empecemos con una aplicación simple de FastAPI:
@@ -52,7 +38,7 @@ Puedes ver esos esquemas porque fueron declarados con los modelos en la app.
 
 Esa información está disponible en el **OpenAPI schema** de la app, y luego se muestra en la documentación de la API.
 
-Y esa misma información de los modelos que está incluida en OpenAPI es lo que puede usarse para **generar el código del cliente**.
+Esa misma información de los modelos que está incluida en OpenAPI es lo que puede usarse para **generar el código del cliente**.
 
 ### Hey API { #hey-api }
 
@@ -131,7 +117,7 @@ Puedes **modificar** la forma en que estos operation IDs son **generados** para
 
 En este caso tendrás que asegurarte de que cada operation ID sea **único** de alguna otra manera.
 
-Por ejemplo, podrías asegurarte de que cada *path operation* tenga un tag, y luego generar el operation ID basado en el **tag** y el **name** de la *path operation* (el nombre de la función).
+Por ejemplo, podrías asegurarte de que cada *path operation* tenga un tag, y luego generar el operation ID basado en el **tag** y el **nombre** de la *path operation* (el nombre de la función).
 
 ### Función personalizada para generar ID único { #custom-generate-unique-id-function }
 

docs/es/docs/advanced/json-base64-bytes.md

@@ -4,7 +4,7 @@ Si tu app necesita recibir y enviar datos JSON, pero necesitas incluir datos bin
 
 ## Base64 vs Archivos { #base64-vs-files }
 
-Considera primero si puedes usar [Archivos en request](../tutorial/request-files.md) para subir datos binarios y [Response personalizada - FileResponse](./custom-response.md#fileresponse--fileresponse-) para enviar datos binarios, en lugar de codificarlos en JSON.
+Considera primero si puedes usar [Archivos en request](../tutorial/request-files.md) para subir datos binarios y [Response personalizada - FileResponse](./custom-response.md#fileresponse) para enviar datos binarios, en lugar de codificarlos en JSON.
 
 JSON solo puede contener strings codificados en UTF-8, así que no puede contener bytes crudos.
 
@@ -14,7 +14,7 @@ Usa base64 solo si definitivamente necesitas incluir datos binarios en JSON y no
 
 ## Pydantic `bytes` { #pydantic-bytes }
 
-Puedes declarar un modelo de Pydantic con campos `bytes`, y luego usar `val_json_bytes` en la configuración del modelo para indicarle que use base64 para validar datos JSON de entrada; como parte de esa validación decodificará el string base64 en bytes.
+Puedes declarar un modelo de Pydantic con campos `bytes`, y luego usar `val_json_bytes` en la configuración del modelo para indicarle que use base64 para *validar* datos JSON de entrada; como parte de esa validación decodificará el string base64 en bytes.
 
 {* ../../docs_src/json_base64_bytes/tutorial001_py310.py ln[1:9,29:35] hl[9] *}
 
@@ -52,12 +52,12 @@ Recibirás una response como:
 
 ## Pydantic `bytes` para datos de salida { #pydantic-bytes-for-output-data }
 
-También puedes usar campos `bytes` con `ser_json_bytes` en la configuración del modelo para datos de salida, y Pydantic serializará los bytes como base64 al generar la response JSON.
+También puedes usar campos `bytes` con `ser_json_bytes` en la configuración del modelo para datos de salida, y Pydantic *serializará* los bytes como base64 al generar la response JSON.
 
 {* ../../docs_src/json_base64_bytes/tutorial001_py310.py ln[1:2,12:16,29,38:41] hl[16] *}
 
 ## Pydantic `bytes` para datos de entrada y salida { #pydantic-bytes-for-input-and-output-data }
 
-Y por supuesto, puedes usar el mismo modelo configurado para usar base64 para manejar tanto la entrada (*validate*) con `val_json_bytes` como la salida (*serialize*) con `ser_json_bytes` al recibir y enviar datos JSON.
+Y por supuesto, puedes usar el mismo modelo configurado para usar base64 para manejar tanto la entrada (*validar*) con `val_json_bytes` como la salida (*serializar*) con `ser_json_bytes` al recibir y enviar datos JSON.
 
 {* ../../docs_src/json_base64_bytes/tutorial001_py310.py ln[1:2,19:26,29,44:46] hl[23:26] *}

docs/es/docs/advanced/openapi-callbacks.md

@@ -173,7 +173,7 @@ Ahora usa el parámetro `callbacks` en el *decorador de path operation de tu API
 
 /// tip | Consejo
 
-Observa que no estás pasando el router en sí (`invoices_callback_router`) a `callbacks=`, sino su `.routes`, como en `invoices_callback_router.routes`. **FastAPI** usará esas rutas para generar la documentación OpenAPI del callback.
+Observa que no estás pasando el router en sí (`invoices_callback_router`) a `callbacks=`, sino su `.routes`, como en `invoices_callback_router.routes`. FastAPI usará esas rutas para generar la documentación OpenAPI del callback.
 
 ///
 

docs/es/docs/advanced/response-change-status-code.md

@@ -2,7 +2,7 @@
 
 Probablemente leíste antes que puedes establecer un [Código de Estado de Response](../tutorial/response-status-code.md) por defecto.
 
-Pero en algunos casos necesitas devolver un código de estado diferente al predeterminado.
+Pero en algunos casos necesitas devolver un código de estado diferente al por defecto.
 
 ## Caso de uso { #use-case }
 

docs/es/docs/advanced/response-cookies.md

@@ -1,6 +1,6 @@
 # Cookies de Response { #response-cookies }
 
-## Usar un parámetro `Response` { #use-a-response-parameter }
+## Usa un parámetro `Response` { #use-a-response-parameter }
 
 Puedes declarar un parámetro de tipo `Response` en tu *path operation function*.
 
@@ -16,11 +16,11 @@ Y si declaraste un `response_model`, todavía se utilizará para filtrar y conve
 
 También puedes declarar el parámetro `Response` en las dependencias, y establecer cookies (y headers) en ellas.
 
-## Devolver una `Response` directamente { #return-a-response-directly }
+## Devuelve una `Response` directamente { #return-a-response-directly }
 
 También puedes crear cookies al devolver una `Response` directamente en tu código.
 
-Para hacer eso, puedes crear un response como se describe en [Devolver un Response Directamente](response-directly.md).
+Para hacer eso, puedes crear un response como se describe en [Devuelve un Response Directamente](response-directly.md).
 
 Luego establece Cookies en ella, y luego devuélvela:
 

docs/es/docs/advanced/response-headers.md

@@ -1,5 +1,6 @@
 # Headers de Response { #response-headers }
 
+
 ## Usa un parámetro `Response` { #use-a-response-parameter }
 
 Puedes declarar un parámetro de tipo `Response` en tu *path operation function* (como puedes hacer para cookies).

docs/es/docs/advanced/security/oauth2-scopes.md

@@ -1,5 +1,6 @@
 # Scopes de OAuth2 { #oauth2-scopes }
 
+
 Puedes usar scopes de OAuth2 directamente con **FastAPI**, están integrados para funcionar de manera fluida.
 
 Esto te permitiría tener un sistema de permisos más detallado, siguiendo el estándar de OAuth2, integrado en tu aplicación OpenAPI (y la documentación de la API).

docs/es/docs/advanced/settings.md

@@ -20,7 +20,7 @@ Eso significa que cualquier valor leído en Python desde una variable de entorno
 
 ## Pydantic `Settings` { #pydantic-settings }
 
-Afortunadamente, Pydantic proporciona una gran utilidad para manejar estas configuraciones provenientes de variables de entorno con [Pydantic: Settings management](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/pydantic_settings/).
+Afortunadamente, Pydantic proporciona una gran utilidad para manejar estas configuraciones provenientes de variables de entorno con [Pydantic: Gestión de Settings](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/pydantic_settings/).
 
 ### Instalar `pydantic-settings` { #install-pydantic-settings }
 
@@ -120,7 +120,7 @@ También necesitarías un archivo `__init__.py` como viste en [Aplicaciones Más
 
 En algunas ocasiones podría ser útil proporcionar las configuraciones desde una dependencia, en lugar de tener un objeto global con `settings` que se use en todas partes.
 
-Esto podría ser especialmente útil durante las pruebas, ya que es muy fácil sobrescribir una dependencia con tus propias configuraciones personalizadas.
+Esto podría ser especialmente útil al escribir pruebas, ya que es muy fácil sobrescribir una dependencia con tus propias configuraciones personalizadas.
 
 ### El archivo de configuración { #the-config-file }
 
@@ -148,9 +148,9 @@ Y luego podemos requerirlo desde la *path operation function* como una dependenc
 
 {* ../../docs_src/settings/app02_an_py310/main.py hl[17,19:21] *}
 
-### Configuraciones y pruebas { #settings-and-testing }
+### Configuraciones y escribir pruebas { #settings-and-testing }
 
-Luego sería muy fácil proporcionar un objeto de configuraciones diferente durante las pruebas al crear una sobrescritura de dependencia para `get_settings`:
+Luego sería muy fácil proporcionar un objeto de configuraciones diferente al escribir pruebas creando una sobrescritura de dependencia para `get_settings`:
 
 {* ../../docs_src/settings/app02_an_py310/test_main.py hl[9:10,13,21] *}
 
@@ -160,7 +160,7 @@ Luego podemos probar que se está usando.
 
 ## Leer un archivo `.env` { #reading-a-env-file }
 
-Si tienes muchas configuraciones que posiblemente cambien mucho, tal vez en diferentes entornos, podría ser útil ponerlos en un archivo y luego leerlos desde allí como si fueran variables de entorno.
+Si tienes muchas configuraciones que posiblemente cambien mucho, tal vez en diferentes entornos, podría ser útil ponerlas en un archivo y luego leerlas desde allí como si fueran variables de entorno.
 
 Esta práctica es lo suficientemente común que tiene un nombre, estas variables de entorno generalmente se colocan en un archivo `.env`, y el archivo se llama un "dotenv".
 
@@ -172,7 +172,7 @@ Pero un archivo dotenv realmente no tiene que tener ese nombre exacto.
 
 ///
 
-Pydantic tiene soporte para leer desde estos tipos de archivos usando un paquete externo. Puedes leer más en [Pydantic Settings: Dotenv (.env) support](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/pydantic_settings/#dotenv-env-support).
+Pydantic tiene soporte para leer desde estos tipos de archivos usando un paquete externo. Puedes leer más en [Pydantic Settings: soporte para Dotenv (.env)](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/pydantic_settings/#dotenv-env-support).
 
 /// tip | Consejo
 
@@ -197,7 +197,7 @@ Y luego actualizar tu `config.py` con:
 
 /// tip | Consejo
 
-El atributo `model_config` se usa solo para configuración de Pydantic. Puedes leer más en [Pydantic: Concepts: Configuration](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/config/).
+El atributo `model_config` se usa solo para configuración de Pydantic. Puedes leer más en [Pydantic: Conceptos: Configuración](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/config/).
 
 ///
 
@@ -289,14 +289,14 @@ participant execute as Ejecutar función
 
 En el caso de nuestra dependencia `get_settings()`, la función ni siquiera toma argumentos, por lo que siempre devuelve el mismo valor.
 
-De esa manera, se comporta casi como si fuera solo una variable global. Pero como usa una función de dependencia, entonces podemos sobrescribirla fácilmente para las pruebas.
+De esa manera, se comporta casi como si fuera solo una variable global. Pero como usa una función de dependencia, entonces podemos sobrescribirla fácilmente al escribir pruebas.
 
-`@lru_cache` es parte de `functools`, que es parte del paquete estándar de Python, puedes leer más sobre él en las [docs de Python para `@lru_cache`](https://docs.python.org/3/library/functools.html#functools.lru_cache).
+`@lru_cache` es parte de `functools`, que es parte del paquete estándar de Python, puedes leer más sobre él en la [documentación de Python para `@lru_cache`](https://docs.python.org/3/library/functools.html#functools.lru_cache).
 
 ## Resumen { #recap }
 
 Puedes usar Pydantic Settings para manejar las configuraciones o ajustes de tu aplicación, con todo el poder de los modelos de Pydantic.
 
-* Al usar una dependencia, puedes simplificar las pruebas.
+* Al usar una dependencia, puedes simplificar la escritura de pruebas.
 * Puedes usar archivos `.env` con él.
-* Usar `@lru_cache` te permite evitar leer el archivo dotenv una y otra vez para cada request, mientras te permite sobrescribirlo durante las pruebas.
+* Usar `@lru_cache` te permite evitar leer el archivo dotenv una y otra vez para cada request, mientras te permite sobrescribirlo al escribir pruebas.

docs/es/docs/advanced/stream-data.md

@@ -2,7 +2,7 @@
 
 Si quieres transmitir datos que se puedan estructurar como JSON, deberías [Transmitir JSON Lines](../tutorial/stream-json-lines.md).
 
-Pero si quieres transmitir datos binarios puros o strings, aquí tienes cómo hacerlo.
+Pero si quieres **transmitir datos binarios puros** o strings, aquí tienes cómo hacerlo.
 
 /// note | Nota
 
@@ -12,11 +12,11 @@ Añadido en FastAPI 0.134.0.
 
 ## Casos de uso { #use-cases }
 
-Podrías usar esto si quieres transmitir strings puros, por ejemplo directamente de la salida de un servicio de AI LLM.
+Podrías usar esto si quieres transmitir strings puros, por ejemplo directamente de la salida de un servicio de **AI LLM**.
 
-También podrías usarlo para transmitir archivos binarios grandes, donde transmites cada bloque de datos a medida que lo lees, sin tener que leerlo todo en memoria de una sola vez.
+También podrías usarlo para transmitir **archivos binarios grandes**, donde transmites cada bloque de datos a medida que lo lees, sin tener que leerlo todo en memoria de una sola vez.
 
-También podrías transmitir video o audio de esta manera; incluso podría generarse mientras lo procesas y lo envías.
+También podrías transmitir **video** o **audio** de esta manera; incluso podría generarse mientras lo procesas y lo envías.
 
 ## Un `StreamingResponse` con `yield` { #a-streamingresponse-with-yield }
 
@@ -40,7 +40,7 @@ Como FastAPI no intentará convertir los datos a JSON con Pydantic ni serializar
 
 {* ../../docs_src/stream_data/tutorial001_py310.py ln[32:35] hl[33] *}
 
-Esto también significa que con `StreamingResponse` tienes la libertad y la responsabilidad de producir y codificar los bytes de datos exactamente como necesites enviarlos, independientemente de las anotaciones de tipos. 🤓
+Esto también significa que con `StreamingResponse` tienes la **libertad** y la **responsabilidad** de producir y codificar los bytes de datos exactamente como necesites enviarlos, independientemente de las anotaciones de tipos. 🤓
 
 ### Transmitir bytes { #stream-bytes }
 

docs/es/docs/advanced/wsgi.md

@@ -1,5 +1,6 @@
 # Incluyendo WSGI - Flask, Django, otros { #including-wsgi-flask-django-others }
 
+
 Puedes montar aplicaciones WSGI como viste con [Sub Aplicaciones - Mounts](sub-applications.md), [Detrás de un Proxy](behind-a-proxy.md).
 
 Para eso, puedes usar el `WSGIMiddleware` y usarlo para envolver tu aplicación WSGI, por ejemplo, Flask, Django, etc.

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.

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 <abbr title="Input/Output - Entrada/Salida: lectura o escritura en disco, comunicaciones de red.">I/O</abbr> 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 <abbr title="Input/Output - Entrada/Salida: lectura o escritura en disco, comunicaciones de red.">I/O</abbr> 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.
 

docs/es/docs/deployment/cloud.md

@@ -16,7 +16,7 @@ FastAPI Cloud es el sponsor principal y proveedor de financiamiento de los proye
 
 ## Proveedores de Nube - Sponsors { #cloud-providers-sponsors }
 
-Otros proveedores de nube ✨ [**son sponsors de FastAPI**](../help-fastapi.md#sponsor-the-author) ✨ también. 🙇
+Algunos otros proveedores de nube ✨ [**son sponsors de FastAPI**](https://github.com/sponsors/tiangolo) ✨ también. 🙇
 
 También podrías considerarlos para seguir sus guías y probar sus servicios:
 

docs/es/docs/deployment/concepts.md

@@ -1,5 +1,6 @@
 # Conceptos de Implementación { #deployments-concepts }
 
+
 Cuando implementas una aplicación **FastAPI**, o en realidad, cualquier tipo de API web, hay varios conceptos que probablemente te importen, y al entenderlos, puedes encontrar la **forma más adecuada** de **implementar tu aplicación**.
 
 Algunos de los conceptos importantes son:

docs/es/docs/deployment/docker.md

@@ -1,5 +1,6 @@
 # FastAPI en Contenedores - Docker { #fastapi-in-containers-docker }
 
+
 Al desplegar aplicaciones de FastAPI, un enfoque común es construir una **imagen de contenedor de Linux**. Normalmente se realiza usando [**Docker**](https://www.docker.com/). Luego puedes desplegar esa imagen de contenedor de varias formas.
 
 Usar contenedores de Linux tiene varias ventajas, incluyendo **seguridad**, **replicabilidad**, **simplicidad**, y otras.

docs/es/docs/deployment/https.md

@@ -32,7 +32,7 @@ Ahora, desde una **perspectiva de desarrollador**, aquí hay varias cosas a tene
     * Esta extensión SNI permite que un solo servidor (con una **sola dirección IP**) tenga **varios certificados HTTPS** y sirva **múltiples dominios/aplicaciones HTTPS**.
     * Para que esto funcione, un componente (programa) **único** que se ejecute en el servidor, escuchando en la **dirección IP pública**, debe tener **todos los certificados HTTPS** en el servidor.
 * **Después** de obtener una conexión segura, el protocolo de comunicación sigue siendo **HTTP**.
-    * Los contenidos están **encriptados**, aunque se envién con el **protocolo HTTP**.
+    * Los contenidos están **encriptados**, aunque se envíen con el **protocolo HTTP**.
 
 Es una práctica común tener **un programa/servidor HTTP** ejecutándose en el servidor (la máquina, host, etc.) y **gestionando todas las partes de HTTPS**: recibiendo los **requests HTTPS encriptados**, enviando los **requests HTTP desencriptados** a la aplicación HTTP real que se ejecuta en el mismo servidor (la aplicación **FastAPI**, en este caso), tomando el **response HTTP** de la aplicación, **encriptándolo** usando el **certificado HTTPS** adecuado y enviándolo de vuelta al cliente usando **HTTPS**. Este servidor a menudo se llama un **[TLS Termination Proxy](https://en.wikipedia.org/wiki/TLS_termination_proxy)**.
 

docs/es/docs/deployment/manually.md

@@ -93,7 +93,7 @@ Un proceso similar se aplicaría a cualquier otro programa de servidor ASGI.
 
 Al añadir `standard`, Uvicorn instalará y usará algunas dependencias adicionales recomendadas.
 
-Eso incluye `uvloop`, el reemplazo de alto rendimiento para `asyncio`, que proporciona un gran impulso de rendimiento en concurrencia.
+Eso incluye `uvloop`, el reemplazo directo de alto rendimiento para `asyncio`, que proporciona un gran impulso de rendimiento en concurrencia.
 
 Cuando instalas FastAPI con algo como `pip install "fastapi[standard]"` ya obtienes `uvicorn[standard]` también.
 

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 }
 

docs/es/docs/environment-variables.md

@@ -1,5 +1,6 @@
 # Variables de Entorno { #environment-variables }
 
+
 /// tip | Consejo
 
 Si ya sabes qué son las "variables de entorno" y cómo usarlas, siéntete libre de saltarte esto.

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 <abbr title="Object-Relational Mapper - Mapeador Objeto-Relacional">ORM</abbr>s, <abbr title="Object-Document Mapper - Mapeador Objeto-Documento">ODM</abbr>s para bases de datos.
+Incluyendo paquetes externos también basados en Pydantic, como <abbr title="Object-Relational Mapper - Mapeador Objeto-Relacional">ORM</abbr>s y <abbr title="Object-Document Mapper - Mapeador Objeto-Documento">ODM</abbr>s 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.
 

docs/es/docs/help-fastapi.md

@@ -68,7 +68,7 @@ Puedes [crear una nueva pregunta](https://github.com/fastapi/fastapi/discussions
 
 ## Únete al chat { #join-the-chat }
 
-Únete al servidor de chat 👥 [Discord](https://discord.gg/VQjSZaeJmf) 👥 y charla con otros en la comunidad de FastAPI.
+Únete al 👥 [servidor de chat de Discord](https://discord.gg/VQjSZaeJmf) 👥 y charla con otros en la comunidad de FastAPI.
 
 /// tip | Consejo
 

docs/es/docs/how-to/configure-swagger-ui.md

@@ -1,4 +1,4 @@
-# Configurar Swagger UI { #configure-swagger-ui }
+# Configura Swagger UI { #configure-swagger-ui }
 
 Puedes configurar algunos [parámetros adicionales de Swagger UI](https://swagger.io/docs/open-source-tools/swagger-ui/usage/configuration/).
 
@@ -8,7 +8,7 @@ Para configurarlos, pasa el argumento `swagger_ui_parameters` al crear el objeto
 
 FastAPI convierte las configuraciones a **JSON** para hacerlas compatibles con JavaScript, ya que eso es lo que Swagger UI necesita.
 
-## Desactivar el resaltado de sintaxis { #disable-syntax-highlighting }
+## Desactiva el resaltado de sintaxis { #disable-syntax-highlighting }
 
 Por ejemplo, podrías desactivar el resaltado de sintaxis en Swagger UI.
 
@@ -24,7 +24,7 @@ Pero puedes desactivarlo estableciendo `syntaxHighlight` en `False`:
 
 <img src="/img/tutorial/extending-openapi/image03.png">
 
-## Cambiar el tema { #change-the-theme }
+## Cambia el tema { #change-the-theme }
 
 De la misma manera, podrías configurar el tema del resaltado de sintaxis con la clave `"syntaxHighlight.theme"` (ten en cuenta que tiene un punto en el medio):
 
@@ -34,7 +34,7 @@ Esa configuración cambiaría el tema de color del resaltado de sintaxis:
 
 <img src="/img/tutorial/extending-openapi/image04.png">
 
-## Cambiar los parámetros por defecto de Swagger UI { #change-default-swagger-ui-parameters }
+## Cambia los parámetros por defecto de Swagger UI { #change-default-swagger-ui-parameters }
 
 FastAPI incluye algunos parámetros de configuración por defecto apropiados para la mayoría de los casos de uso.
 

docs/es/docs/how-to/custom-request-and-route.md

@@ -18,8 +18,8 @@ Si apenas estás comenzando con **FastAPI**, quizás quieras saltar esta secció
 
 Algunos casos de uso incluyen:
 
-* Convertir cuerpos de requests no-JSON a JSON (por ejemplo, [`msgpack`](https://msgpack.org/index.html)).
+* Convertir request bodies no-JSON a JSON (por ejemplo, [`msgpack`](https://msgpack.org/index.html)).
-* Descomprimir cuerpos de requests comprimidos con gzip.
+* Descomprimir request bodies comprimidos con gzip.
 * Registrar automáticamente todos los request bodies.
 
 ## Manejo de codificaciones personalizadas de request body { #handling-custom-request-body-encodings }
@@ -32,7 +32,7 @@ Y una subclase de `APIRoute` para usar esa clase de request personalizada.
 
 /// tip | Consejo
 
-Este es un ejemplo sencillo para demostrar cómo funciona. Si necesitas soporte para Gzip, puedes usar el [`GzipMiddleware`](../advanced/middleware.md#gzipmiddleware) proporcionado.
+Este es un ejemplo de juguete para demostrar cómo funciona, si necesitas soporte para Gzip, puedes usar el [`GzipMiddleware`](../advanced/middleware.md#gzipmiddleware) proporcionado.
 
 ///
 
@@ -60,11 +60,11 @@ Aquí lo usamos para crear un `GzipRequest` a partir del request original.
 
 Un `Request` tiene un atributo `request.scope`, que es simplemente un `dict` de Python que contiene los metadatos relacionados con el request.
 
-Un `Request` también tiene un `request.receive`, que es una función para "recibir" el request body.
+Un `Request` también tiene un `request.receive`, que es una función para "recibir" el body del request.
 
 El `dict` `scope` y la función `receive` son ambos parte de la especificación ASGI.
 
-Y esas dos cosas, `scope` y `receive`, son lo que se necesita para crear una nueva *Request instance*.
+Y esas dos cosas, `scope` y `receive`, son lo que se necesita para crear una nueva instance de `Request`.
 
 Para aprender más sobre el `Request`, revisa [la documentación de Starlette sobre Requests](https://www.starlette.dev/requests/).
 
@@ -94,7 +94,7 @@ Todo lo que necesitamos hacer es manejar el request dentro de un bloque `try`/`e
 
 {* ../../docs_src/custom_request_and_route/tutorial002_an_py310.py hl[14,16] *}
 
-Si ocurre una excepción, la `Request instance` aún estará en el alcance, así que podemos leer y hacer uso del request body cuando manejamos el error:
+Si ocurre una excepción, el instance de `Request` todavía estará en el alcance, así que podemos leer y hacer uso del request body cuando manejamos el error:
 
 {* ../../docs_src/custom_request_and_route/tutorial002_an_py310.py hl[17:19] *}
 

docs/es/docs/how-to/graphql.md

@@ -29,7 +29,7 @@ Aquí algunos de los paquetes de **GraphQL** que tienen soporte **ASGI**. Podrí
 
 ## GraphQL con Strawberry { #graphql-with-strawberry }
 
-Si necesitas o quieres trabajar con **GraphQL**, [**Strawberry**](https://strawberry.rocks/) es el paquete **recomendado** ya que tiene un diseño muy similar al diseño de **FastAPI**, todo basado en **anotaciones de tipos**.
+Si necesitas o quieres trabajar con **GraphQL**, [**Strawberry**](https://strawberry.rocks/) es el paquete **recomendado** ya que tiene el diseño más cercano al diseño de **FastAPI**, todo basado en **anotaciones de tipos**.
 
 Dependiendo de tu caso de uso, podrías preferir usar un paquete diferente, pero si me preguntas, probablemente te sugeriría probar **Strawberry**.
 

docs/es/docs/how-to/migrate-from-pydantic-v1-to-pydantic-v2.md

@@ -8,6 +8,8 @@ FastAPI versión 0.119.0 introdujo compatibilidad parcial con Pydantic v1 desde
 
 FastAPI 0.126.0 eliminó la compatibilidad con Pydantic v1, aunque siguió soportando `pydantic.v1` por un poquito más de tiempo.
 
+FastAPI 0.128.0 también eliminó la compatibilidad con `pydantic.v1`, así que las versiones más recientes de FastAPI requieren Pydantic v2.
+
 /// warning | Advertencia
 
 El equipo de Pydantic dejó de dar soporte a Pydantic v1 para las versiones más recientes de Python, comenzando con **Python 3.14**.
@@ -54,6 +56,16 @@ Esto significa que puedes instalar la versión más reciente de Pydantic v2 e im
 
 ### Compatibilidad de FastAPI con Pydantic v1 en v2 { #fastapi-support-for-pydantic-v1-in-v2 }
 
+/// warning | Advertencia
+
+Esta compatibilidad de FastAPI con modelos de `pydantic.v1` se añadió en **FastAPI 0.119.0** y se eliminó en **FastAPI 0.128.0**. Estaba pensada para ser una ayuda temporal para la migración a Pydantic v2.
+
+En las versiones actuales de FastAPI, usar un modelo de `pydantic.v1` en tu app generará un error.
+
+El resto de esta sección describe la compatibilidad temporal disponible solo en esas versiones antiguas.
+
+///
+
 Desde FastAPI 0.119.0, también hay compatibilidad parcial para Pydantic v1 desde dentro de Pydantic v2, para facilitar la migración a v2.
 
 Así que podrías actualizar Pydantic a la última versión 2 y cambiar los imports para usar el submódulo `pydantic.v1`, y en muchos casos simplemente funcionaría.
@@ -122,6 +134,12 @@ Si necesitas usar algunas de las herramientas específicas de FastAPI para pará
 
 ### Migra por pasos { #migrate-in-steps }
 
+/// warning | Advertencia
+
+La migración gradual usando tanto modelos de Pydantic v1 como de v2 en la misma app descrita abajo solo funciona en **FastAPI 0.119.0 a 0.127.x**. Se eliminó en **FastAPI 0.128.0**, las versiones más recientes requieren modelos de **Pydantic v2**.
+
+///
+
 /// tip | Consejo
 
 Primero prueba con `bump-pydantic`, si tus tests pasan y eso funciona, entonces terminaste con un solo comando. ✨

docs/es/docs/how-to/separate-openapi-schemas.md

@@ -77,7 +77,7 @@ Pero para `Item-Output`, `description` **es requerido**, tiene un asterisco rojo
 
 Con esta funcionalidad de **Pydantic v2**, la documentación de tu API es más **precisa**, y si tienes clientes y SDKs autogenerados, también serán más precisos, con una mejor **experiencia para desarrolladores** y consistencia. 🎉
 
-## No Separar Esquemas { #do-not-separate-schemas }
+## No separes esquemas { #do-not-separate-schemas }
 
 Ahora, hay algunos casos donde podrías querer tener el **mismo esquema para entrada y salida**.
 

docs/es/docs/index.md

@@ -45,7 +45,7 @@ Las funcionalidades clave son:
 * **Rápido**: Muy alto rendimiento, a la par con **NodeJS** y **Go** (gracias a Starlette y Pydantic). [Uno de los frameworks Python más rápidos disponibles](#performance).
 * **Rápido de programar**: Aumenta la velocidad para desarrollar funcionalidades en aproximadamente un 200% a 300%. *
 * **Menos bugs**: Reduce en aproximadamente un 40% los errores inducidos por humanos (desarrolladores). *
-* **Intuitivo**: Gran soporte para editores. <dfn title="también conocido como: autocompletado, IntelliSense">Autocompletado</dfn> en todas partes. Menos tiempo depurando.
+* **Intuitivo**: Gran soporte para editores. <dfn title="también conocido como autocompletado, autocompletado, IntelliSense">Autocompletado</dfn> en todas partes. Menos tiempo depurando.
 * **Fácil**: Diseñado para ser fácil de usar y aprender. Menos tiempo leyendo documentación.
 * **Corto**: Minimiza la duplicación de código. Múltiples funcionalidades desde cada declaración de parámetro. Menos bugs.
 * **Robusto**: Obtén código listo para producción. Con documentación interactiva automática.
@@ -479,7 +479,7 @@ Para un ejemplo más completo incluyendo más funcionalidades, ve al <a href="ht
 
 * Declaración de **parámetros** desde otros lugares diferentes como: **headers**, **cookies**, **campos de formulario** y **archivos**.
 * Cómo establecer **restricciones de validación** como `maximum_length` o `regex`.
-* Un sistema de **<dfn title="también conocido como: componentes, recursos, proveedores, servicios, inyectables">Inyección de Dependencias</dfn>** muy poderoso y fácil de usar.
+* Un sistema de **<dfn title="también conocido como componentes, recursos, proveedores, servicios, inyectables">Inyección de Dependencias</dfn>** muy poderoso y fácil de usar.
 * Seguridad y autenticación, incluyendo soporte para **OAuth2** con **tokens JWT** y autenticación **HTTP Basic**.
 * Técnicas más avanzadas (pero igualmente fáciles) para declarar **modelos JSON profundamente anidados** (gracias a Pydantic).
 * Integración con **GraphQL** usando [Strawberry](https://strawberry.rocks) y otros paquetes.

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).
+  - 🧰 [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.
+  - 🔍 [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.
+  - 💾 [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.
+  - 💃 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.
+  - 🎨 [Tailwind CSS](https://tailwindcss.com) y [shadcn/ui](https://ui.shadcn.com) para los componentes del frontend.
-    - 🤖 Un cliente de frontend generado automáticamente.
+  - 🤖 Un cliente de frontend generado automáticamente.
-    - 🧪 [Playwright](https://playwright.dev) para escribir pruebas End-to-End.
+  - 🧪 [Playwright](https://playwright.dev) para escribir pruebas End-to-End.
-    - 🦇 Soporte para modo oscuro.
+  - 🦇 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.

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 <dfn title="por ejemplo: str, int, float, bool">tipo</dfn> de una variable.
+Estas **"anotaciones de tipos"** o anotaciones son una sintaxis especial que permite declarar el <dfn title="por ejemplo: str, int, float, bool">tipo</dfn> 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:
 
 <img src="/img/python-types/image01.png">
 
-### 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`:
 
 <img src="/img/python-types/image05.png">
 
 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.
 

docs/es/docs/tutorial/bigger-applications.md

@@ -17,16 +17,16 @@ Digamos que tienes una estructura de archivos como esta:
 ```
 .
 ├── app
-│   ├── __init__.py
+│   ├── __init__.py
-│   ├── main.py
+│   ├── main.py
-│   ├── dependencies.py
+│   ├── dependencies.py
-│   └── routers
+│   └── routers
-│   │   ├── __init__.py
+│   │   ├── __init__.py
-│   │   ├── items.py
+│   │   ├── items.py
-│   │   └── users.py
+│   │   └── users.py
-│   └── internal
+│   └── internal
-│       ├── __init__.py
+│       ├── __init__.py
-│       └── admin.py
+│       └── admin.py
 ```
 
 /// tip | Consejo
@@ -181,12 +181,12 @@ El resultado final es que los paths de item son ahora:
 ...como pretendíamos.
 
 * Serán marcados con una lista de tags que contiene un solo string `"items"`.
-  * Estos "tags" son especialmente útiles para los sistemas de documentación interactiva automática (usando OpenAPI).
+    * Estos "tags" son especialmente útiles para los sistemas de documentación interactiva automática (usando OpenAPI).
 * Todos incluirán las `responses` predefinidas.
 * Todas estas *path operations* tendrán la lista de `dependencies` evaluadas/ejecutadas antes de ellas.
-  * Si también declaras dependencias en una *path operation* específica, **también se ejecutarán**.
+    * Si también declaras dependencias en una *path operation* específica, **también se ejecutarán**.
-  * Las dependencias del router se ejecutan primero, luego las [`dependencies` en el decorador](dependencies/dependencies-in-path-operation-decorators.md), y luego las dependencias de parámetros normales.
+    * Las dependencias del router se ejecutan primero, luego las [`dependencies` en el decorador](dependencies/dependencies-in-path-operation-decorators.md), y luego las dependencias de parámetros normales.
-  * También puedes agregar [dependencias de `Security` con `scopes`](../advanced/security/oauth2-scopes.md).
+    * También puedes agregar [dependencias de `Security` con `scopes`](../advanced/security/oauth2-scopes.md).
 
 /// tip | Consejo
 
@@ -461,7 +461,7 @@ Los `APIRouter`s no están "montados", no están aislados del resto de la aplica
 
 Esto se debe a que queremos incluir sus *path operations* en el esquema de OpenAPI y las interfaces de usuario.
 
-FastAPI mantiene los routers y *path operations* originales activos, y combina los prefijos del router, dependencias, tags, responses y otros metadatos al manejar requests y generar OpenAPI.
+FastAPI mantiene los routers y path operations originales activos, y combina los prefijos del router, dependencias, tags, responses y otros metadatos al manejar requests y generar OpenAPI.
 
 ///
 

docs/es/docs/tutorial/body-nested-models.md

@@ -23,7 +23,7 @@ pasa el/los tipo(s) interno(s) como "parámetros de tipo" usando corchetes: `[`
 my_list: list[str]
 ```
 
-Eso es toda la sintaxis estándar de Python para declaraciones de tipo.
+Esa es toda la sintaxis estándar de Python para declaraciones de tipo.
 
 Usa esa misma sintaxis estándar para atributos de modelos con tipos internos.
 

docs/es/docs/tutorial/body.md

@@ -1,5 +1,6 @@
 # Request Body { #request-body }
 
+
 Cuando necesitas enviar datos desde un cliente (digamos, un navegador) a tu API, los envías como un **request body**.
 
 Un **request** body es un dato enviado por el cliente a tu API. Un **response** body es el dato que tu API envía al cliente.

docs/es/docs/tutorial/debugging.md

@@ -1,5 +1,6 @@
 # Depuración { #debugging }
 
+
 Puedes conectar el depurador en tu editor, por ejemplo con Visual Studio Code o PyCharm.
 
 ## Llama a `uvicorn` { #call-uvicorn }

docs/es/docs/tutorial/dependencies/dependencies-with-yield.md

@@ -234,6 +234,7 @@ participant operation as Path Operation
 Las dependencias con `yield` han evolucionado con el tiempo para cubrir diferentes casos de uso y corregir algunos problemas.
 
 Si quieres ver qué ha cambiado en diferentes versiones de FastAPI, puedes leer más al respecto en la guía avanzada, en [Dependencias avanzadas - Dependencias con `yield`, `HTTPException`, `except` y Tareas en Background](../../advanced/advanced-dependencies.md#dependencies-with-yield-httpexception-except-and-background-tasks).
+
 ## Context Managers { #context-managers }
 
 ### Qué son los "Context Managers" { #what-are-context-managers }

docs/es/docs/tutorial/extra-data-types.md

@@ -1,5 +1,6 @@
 # Tipos de Datos Extra { #extra-data-types }
 
+
 Hasta ahora, has estado usando tipos de datos comunes, como:
 
 * `int`

docs/es/docs/tutorial/extra-models.md

@@ -208,4 +208,4 @@ En este caso, puedes usar `dict`:
 
 Usa múltiples modelos Pydantic y hereda libremente para cada caso.
 
-No necesitas tener un solo modelo de datos por entidad si esa entidad debe poder tener diferentes "estados". Como el caso con la "entidad" usuario con un estado que incluye `password`, `password_hash` y sin contraseña.
+No necesitas tener un solo modelo de datos por entidad si esa entidad debe poder tener diferentes "estados". La "entidad" **usuario** es un ejemplo, con estados que incluyen `password`, `password_hash` o ninguna contraseña.

docs/es/docs/tutorial/first-steps.md

@@ -90,13 +90,13 @@ Verás la documentación alternativa automática (proporcionada por [ReDoc](http
 
 Un "esquema" es una definición o descripción de algo. No el código que lo implementa, sino solo una descripción abstracta.
 
-#### Esquema de la API { #api-schema }
+#### "Esquema" de la API { #api-schema }
 
 En este caso, [OpenAPI](https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification) es una especificación que dicta cómo definir un esquema de tu API.
 
 Esta definición de esquema incluye los paths de tu API, los posibles parámetros que toman, etc.
 
-#### Esquema de Datos { #data-schema }
+#### "Esquema" de datos { #data-schema }
 
 El término "esquema" también podría referirse a la forma de algunos datos, como el contenido JSON.
 
@@ -194,7 +194,7 @@ O, también puedes pasar la opción `--entrypoint` al comando `fastapi dev`:
 $ fastapi dev --entrypoint main:app
 ```
 
-Pero tendrías que recordar pasar el path o entrypoint correctos cada vez que llames al comando `fastapi`.
+Pero tendrías que recordar pasar el path\entrypoint correcto cada vez que llames al comando `fastapi`.
 
 Además, otras herramientas podrían no ser capaces de encontrarlo, por ejemplo la [Extensión de VS Code](../editor-support.md) o [FastAPI Cloud](https://fastapicloud.com), así que se recomienda usar el `entrypoint` en `pyproject.toml`.
 
@@ -301,7 +301,7 @@ Normalmente usas:
 * `PUT`: para actualizar datos.
 * `DELETE`: para eliminar datos.
 
-Así que, en OpenAPI, cada uno de los métodos HTTP se llama una "operation".
+Así que, en OpenAPI, cada uno de los métodos HTTP se llama una "operación".
 
 Vamos a llamarlas "**operaciones**" también.
 

docs/es/docs/tutorial/handling-errors.md

@@ -101,7 +101,7 @@ Así que recibirás un error limpio, con un código de estado HTTP de `418` y un
 {"message": "Oops! yolo did something. There goes a rainbow..."}
 ```
 
-/// note | Nota Técnica
+/// note | Detalles Técnicos
 
 También podrías usar `from starlette.requests import Request` y `from starlette.responses import JSONResponse`.
 
@@ -109,11 +109,11 @@ También podrías usar `from starlette.requests import Request` y `from starlett
 
 ///
 
-## Sobrescribir los manejadores de excepciones predeterminados { #override-the-default-exception-handlers }
+## Sobrescribir los manejadores de excepciones por defecto { #override-the-default-exception-handlers }
 
-**FastAPI** tiene algunos manejadores de excepciones predeterminados.
+**FastAPI** tiene algunos manejadores de excepciones por defecto.
 
-Estos manejadores se encargan de devolver los responses JSON predeterminadas cuando lanzas un `HTTPException` y cuando el request tiene datos inválidos.
+Estos manejadores se encargan de devolver los responses JSON por defecto cuando lanzas un `HTTPException` y cuando el request tiene datos inválidos.
 
 Puedes sobrescribir estos manejadores de excepciones con los tuyos propios.
 
@@ -121,7 +121,7 @@ Puedes sobrescribir estos manejadores de excepciones con los tuyos propios.
 
 Cuando un request contiene datos inválidos, **FastAPI** lanza internamente un `RequestValidationError`.
 
-Y también incluye un manejador de excepciones predeterminado para ello.
+Y también incluye un manejador de excepciones por defecto para ello.
 
 Para sobrescribirlo, importa el `RequestValidationError` y úsalo con `@app.exception_handler(RequestValidationError)` para decorar el manejador de excepciones.
 
@@ -161,7 +161,7 @@ Por ejemplo, podrías querer devolver un response de texto plano en lugar de JSO
 
 {* ../../docs_src/handling_errors/tutorial004_py310.py hl[3:4,9:11,25] *}
 
-/// note | Nota Técnica
+/// note | Detalles Técnicos
 
 También podrías usar `from starlette.responses import PlainTextResponse`.
 
@@ -237,8 +237,8 @@ from starlette.exceptions import HTTPException as StarletteHTTPException
 
 ### Reutilizar los manejadores de excepciones de **FastAPI** { #reuse-fastapis-exception-handlers }
 
-Si quieres usar la excepción junto con los mismos manejadores de excepciones predeterminados de **FastAPI**, puedes importar y reutilizar los manejadores de excepciones predeterminados de `fastapi.exception_handlers`:
+Si quieres usar la excepción junto con los mismos manejadores de excepciones por defecto de **FastAPI**, puedes importar y reutilizar los manejadores de excepciones por defecto de `fastapi.exception_handlers`:
 
 {* ../../docs_src/handling_errors/tutorial006_py310.py hl[2:5,15,21] *}
 
-En este ejemplo solo estás `print`eando el error con un mensaje muy expresivo, pero te haces una idea. Puedes usar la excepción y luego simplemente reutilizar los manejadores de excepciones predeterminados.
+En este ejemplo solo estás `print`eando el error con un mensaje muy expresivo, pero te haces una idea. Puedes usar la excepción y luego simplemente reutilizar los manejadores de excepciones por defecto.

docs/es/docs/tutorial/index.md

@@ -54,7 +54,7 @@ $ <font color="#4E9A06">fastapi</font> dev
 
 Es **ALTAMENTE recomendable** que escribas o copies el código, lo edites y lo ejecutes localmente.
 
-Usarlo en tu editor es lo que realmente te muestra los beneficios de FastAPI, al ver cuán poco código tienes que escribir, todos los chequeos de tipos, autocompletado, etc.
+Usarlo en tu editor es lo que realmente te muestra los beneficios de FastAPI, al ver cuán poco código tienes que escribir, todo el chequeo de tipos, autocompletado, etc.
 
 ---
 

docs/es/docs/tutorial/metadata.md

@@ -1,4 +1,4 @@
-# Metadata y URLs de Docs { #metadata-and-docs-urls }
+# Metadata y URLs de documentación { #metadata-and-docs-urls }
 
 Puedes personalizar varias configuraciones de metadata en tu aplicación **FastAPI**.
 
@@ -11,7 +11,7 @@ Puedes establecer los siguientes campos que se usan en la especificación OpenAP
 | `title` | `str` | El título de la API. |
 | `summary` | `str` | Un resumen corto de la API. <small>Disponible desde OpenAPI 3.1.0, FastAPI 0.99.0.</small> |
 | `description` | `str` | Una breve descripción de la API. Puede usar Markdown. |
-| `version` | `string` | La versión de la API. Esta es la versión de tu propia aplicación, no de OpenAPI. Por ejemplo, `2.5.0`. |
+| `version` | `str` | La versión de la API. Esta es la versión de tu propia aplicación, no de OpenAPI. Por ejemplo, `2.5.0`. |
 | `terms_of_service` | `str` | Una URL a los Términos de Servicio para la API. Si se proporciona, debe ser una URL. |
 | `contact` | `dict` | La información de contacto para la API expuesta. Puede contener varios campos. <details><summary><code>contact</code> fields</summary><table><thead><tr><th>Parámetro</th><th>Tipo</th><th>Descripción</th></tr></thead><tbody><tr><td><code>name</code></td><td><code>str</code></td><td>El nombre identificativo de la persona/organización de contacto.</td></tr><tr><td><code>url</code></td><td><code>str</code></td><td>La URL que apunta a la información de contacto. DEBE tener el formato de una URL.</td></tr><tr><td><code>email</code></td><td><code>str</code></td><td>La dirección de correo electrónico de la persona/organización de contacto. DEBE tener el formato de una dirección de correo.</td></tr></tbody></table></details> |
 | `license_info` | `dict` | La información de la licencia para la API expuesta. Puede contener varios campos. <details><summary><code>license_info</code> fields</summary><table><thead><tr><th>Parámetro</th><th>Tipo</th><th>Descripción</th></tr></thead><tbody><tr><td><code>name</code></td><td><code>str</code></td><td><strong>REQUERIDO</strong> (si se establece un <code>license_info</code>). El nombre de la licencia utilizada para la API.</td></tr><tr><td><code>identifier</code></td><td><code>str</code></td><td>Una expresión de licencia [SPDX](https://spdx.org/licenses/) para la API. El campo <code>identifier</code> es mutuamente excluyente del campo <code>url</code>. <small>Disponible desde OpenAPI 3.1.0, FastAPI 0.99.0.</small></td></tr><tr><td><code>url</code></td><td><code>str</code></td><td>Una URL a la licencia utilizada para la API. DEBE tener el formato de una URL.</td></tr></tbody></table></details> |
@@ -104,7 +104,7 @@ Por ejemplo, para configurarlo para que se sirva en `/api/v1/openapi.json`:
 
 Si quieres deshabilitar el esquema OpenAPI completamente, puedes establecer `openapi_url=None`, eso también deshabilitará las interfaces de usuario de documentación que lo usan.
 
-## URLs de Docs { #docs-urls }
+## URLs de documentación { #docs-urls }
 
 Puedes configurar las dos interfaces de usuario de documentación incluidas:
 

docs/es/docs/tutorial/path-operation-configuration.md

@@ -56,7 +56,7 @@ Puedes añadir un `summary` y `description`:
 
 ## Descripción desde docstring { #description-from-docstring }
 
-Como las descripciones tienden a ser largas y cubrir múltiples líneas, puedes declarar la descripción de la *path operation* en la <dfn title="un string de múltiples líneas como la primera expresión dentro de una función (no asignada a ninguna variable) usada para documentación">docstring</dfn> de la función y **FastAPI** la leerá desde allí.
+Como las descripciones tienden a ser largas y cubrir múltiples líneas, puedes declarar la descripción de la *path operation* en la <dfn title="un string de múltiples líneas como la primera expresión dentro de una función (no asignada a ninguna variable) usado para documentación">docstring</dfn> de la función y **FastAPI** la leerá desde allí.
 
 Puedes escribir [Markdown](https://en.wikipedia.org/wiki/Markdown) en el docstring, se interpretará y mostrará correctamente (teniendo en cuenta la indentación del docstring).
 
@@ -90,11 +90,11 @@ Entonces, si no proporcionas una, **FastAPI** generará automáticamente una de
 
 ## Deprecar una *path operation* { #deprecate-a-path-operation }
 
-Si necesitas marcar una *path operation* como <dfn title="obsoleta, se recomienda no usarla">deprecated</dfn>, pero sin eliminarla, pasa el parámetro `deprecated`:
+Si necesitas marcar una *path operation* como <dfn title="obsoleta, se recomienda no usarla">obsoleta</dfn>, pero sin eliminarla, pasa el parámetro `deprecated`:
 
 {* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial006_py310.py hl[16] *}
 
-Se marcará claramente como deprecado en la documentación interactiva:
+Se marcará claramente como deprecated en la documentación interactiva:
 
 <img src="/img/tutorial/path-operation-configuration/image04.png">
 

docs/es/docs/tutorial/query-params-str-validations.md

@@ -18,7 +18,7 @@ Tener `str | None` permitirá que tu editor te dé un mejor soporte y detecte er
 
 ## Validaciones adicionales { #additional-validation }
 
-Vamos a hacer que, aunque `q` sea opcional, siempre que se proporcione, su longitud no exceda los 50 caracteres.
+Vamos a hacer que, aunque `q` sea opcional, siempre que se proporcione, **su longitud no exceda los 50 caracteres**.
 
 ### Importar `Query` y `Annotated` { #import-query-and-annotated }
 
@@ -69,7 +69,7 @@ Ahora que tenemos este `Annotated` donde podemos poner más información (en est
 
 Nota que el valor por defecto sigue siendo `None`, por lo que el parámetro sigue siendo opcional.
 
-Pero ahora, al tener `Query(max_length=50)` dentro de `Annotated`, le estamos diciendo a FastAPI que queremos que tenga validación adicional para este valor, queremos que tenga un máximo de 50 caracteres. 😎
+Pero ahora, al tener `Query(max_length=50)` dentro de `Annotated`, le estamos diciendo a FastAPI que queremos que tenga **validación adicional** para este valor, queremos que tenga un máximo de 50 caracteres. 😎
 
 /// tip | Consejo
 
@@ -79,9 +79,9 @@ Aquí estamos usando `Query()` porque este es un **parámetro de query**. Más a
 
 FastAPI ahora:
 
-* Validará los datos asegurándose de que la longitud máxima sea de 50 caracteres
+* **Validará** los datos asegurándose de que la longitud máxima sea de 50 caracteres
-* Mostrará un error claro para el cliente cuando los datos no sean válidos
+* Mostrará un **error claro** para el cliente cuando los datos no sean válidos
-* Documentará el parámetro en el OpenAPI esquema *path operation* (así aparecerá en la UI de documentación automática)
+* **Documentará** el parámetro en el esquema de OpenAPI *path operation* (así aparecerá en la **UI de documentación automática**)
 
 ## Alternativa (antigua): `Query` como valor por defecto { #alternative-old-query-as-the-default-value }
 
@@ -120,7 +120,7 @@ Luego, podemos pasar más parámetros a `Query`. En este caso, el parámetro `ma
 q: str | None = Query(default=None, max_length=50)
 ```
 
-Esto validará los datos, mostrará un error claro cuando los datos no sean válidos, y documentará el parámetro en el esquema del *path operation* de OpenAPI.
+Esto validará los datos, mostrará un error claro cuando los datos no sean válidos, y documentará el parámetro en el esquema de OpenAPI *path operation*.
 
 ### `Query` como valor por defecto o en `Annotated` { #query-as-the-default-value-or-in-annotated }
 
@@ -150,13 +150,13 @@ q: str = Query(default="rick")
 
 ### Ventajas de `Annotated` { #advantages-of-annotated }
 
-Usar `Annotated` es recomendado en lugar del valor por defecto en los parámetros de función, es mejor por múltiples razones. 🤓
+**Usar `Annotated` es recomendado** en lugar del valor por defecto en los parámetros de función, es **mejor** por múltiples razones. 🤓
 
-El valor por defecto del parámetro de función es el valor real por defecto, eso es más intuitivo con Python en general. 😌
+El valor **por defecto** del **parámetro de función** es el **valor real por defecto**, eso es más intuitivo con Python en general. 😌
 
-Podrías llamar a esa misma función en otros lugares sin FastAPI, y funcionaría como se espera. Si hay un parámetro requerido (sin un valor por defecto), tu editor te avisará con un error, Python también se quejará si lo ejecutas sin pasar el parámetro requerido.
+Podrías **llamar** a esa misma función en **otros lugares** sin FastAPI, y **funcionaría como se espera**. Si hay un parámetro **requerido** (sin un valor por defecto), tu **editor** te avisará con un error, **Python** también se quejará si lo ejecutas sin pasar el parámetro requerido.
 
-Cuando no usas `Annotated` y en su lugar usas el estilo de valor por defecto (antiguo), si llamas a esa función sin FastAPI en otros lugares, tienes que recordar pasar los argumentos a la función para que funcione correctamente, de lo contrario, los valores serán diferentes de lo que esperas (por ejemplo, `QueryInfo` o algo similar en lugar de `str`). Y tu editor no se quejará, y Python no se quejará al ejecutar esa función, solo cuando los errores dentro de las operaciones hagan que funcione incorrectamente.
+Cuando no usas `Annotated` y en su lugar usas el **estilo de valor por defecto (antiguo)**, si llamas a esa función sin FastAPI en **otros lugares**, tienes que **recordar** pasar los argumentos a la función para que funcione correctamente, de lo contrario, los valores serán diferentes de lo que esperas (por ejemplo, `QueryInfo` o algo similar en lugar de `str`). Y tu editor no se quejará, y Python no se quejará al ejecutar esa función, solo cuando las operaciones internas generen errores.
 
 Dado que `Annotated` puede tener más de una anotación de metadato, ahora podrías incluso usar la misma función con otras herramientas, como [Typer](https://typer.tiangolo.com/). 🚀
 
@@ -172,13 +172,13 @@ Puedes definir una <dfn title="Una expresión regular, regex o regexp es una sec
 
 {* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial004_an_py310.py hl[11] *}
 
-Este patrón específico de expresión regular comprueba que el valor recibido del parámetro:
+Este patrón específico de expresión regular revisa que el valor recibido del parámetro:
 
 * `^`: comienza con los siguientes caracteres, no tiene caracteres antes.
 * `fixedquery`: tiene el valor exacto `fixedquery`.
 * `$`: termina allí, no tiene más caracteres después de `fixedquery`.
 
-Si te sientes perdido con todas estas ideas de "expresión regular", no te preocupes. Son un tema difícil para muchas personas. Aún puedes hacer muchas cosas sin necesitar expresiones regulares todavía.
+Si te sientes perdido con todas estas ideas de **"expresión regular"**, no te preocupes. Son un tema difícil para muchas personas. Aún puedes hacer muchas cosas sin necesitar expresiones regulares todavía.
 
 Ahora sabes que cuando las necesites puedes usarlas en **FastAPI**.
 
@@ -296,9 +296,9 @@ También puedes usar `list` directamente en lugar de `list[str]`:
 
 /// note | Nota
 
-Ten en cuenta que en este caso, FastAPI no comprobará el contenido de la list.
+Ten en cuenta que en este caso, FastAPI no revisará el contenido de la list.
 
-Por ejemplo, `list[int]` comprobaría (and documentaría) que el contenido de la list son enteros. Pero `list` sola no lo haría.
+Por ejemplo, `list[int]` revisaría (y documentaría) que el contenido de la list son enteros. Pero `list` sola no lo haría.
 
 ///
 
@@ -366,9 +366,9 @@ Para excluir un parámetro de query del esquema de OpenAPI generado (y por lo ta
 
 ## Validación personalizada { #custom-validation }
 
-Podría haber casos donde necesites hacer alguna validación personalizada que no puede hacerse con los parámetros mostrados arriba.
+Podría haber casos donde necesites hacer alguna **validación personalizada** que no puede hacerse con los parámetros mostrados arriba.
 
-En esos casos, puedes usar una función validadora personalizada que se aplique después de la validación normal (por ejemplo, después de validar que el valor es un `str`).
+En esos casos, puedes usar una **función validadora personalizada** que se aplique después de la validación normal (por ejemplo, después de validar que el valor es un `str`).
 
 Puedes lograr eso usando [`AfterValidator` de Pydantic](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/validators/#field-after-validator) dentro de `Annotated`.
 
@@ -378,7 +378,7 @@ Pydantic también tiene [`BeforeValidator`](https://docs.pydantic.dev/latest/con
 
 ///
 
-Por ejemplo, este validador personalizado comprueba que el ID del ítem empiece con `isbn-` para un número de libro <abbr title="International Standard Book Number - Número Estándar Internacional de Libros">ISBN</abbr> o con `imdb-` para un ID de URL de película de <abbr title="Internet Movie Database - Base de datos de películas en Internet: un sitio web con información sobre películas">IMDB</abbr>:
+Por ejemplo, este validador personalizado revisa que el ID del ítem empiece con `isbn-` para un número de libro <abbr title="International Standard Book Number - Número Estándar Internacional de Libros">ISBN</abbr> o con `imdb-` para un ID de URL de película de <abbr title="Internet Movie Database - Base de datos de películas en Internet: un sitio web con información sobre películas">IMDB</abbr>:
 
 {* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial015_an_py310.py hl[5,16:19,24] *}
 
@@ -390,15 +390,15 @@ Esto está disponible con Pydantic versión 2 o superior. 😎
 
 /// tip | Consejo
 
-Si necesitas hacer cualquier tipo de validación que requiera comunicarte con algún componente externo, como una base de datos u otra API, deberías usar Dependencias de FastAPI, las aprenderás más adelante.
+Si necesitas hacer cualquier tipo de validación que requiera comunicarte con algún **componente externo**, como una base de datos u otra API, deberías usar **Dependencias de FastAPI**, las aprenderás más adelante.
 
-Estos validadores personalizados son para cosas que pueden comprobarse solo con los mismos datos provistos en el request.
+Estos validadores personalizados son para cosas que pueden revisarse **solo** con los **mismos datos** provistos en el request.
 
 ///
 
 ### Entiende ese código { #understand-that-code }
 
-El punto importante es solo usar `AfterValidator` con una función dentro de `Annotated`. Si quieres, sáltate esta parte. 🤸
+El punto importante es solo usar **`AfterValidator` con una función dentro de `Annotated`**. Si quieres, sáltate esta parte. 🤸
 
 ---
 
@@ -406,7 +406,7 @@ Pero si te da curiosidad este ejemplo de código específico y sigues entretenid
 
 #### String con `value.startswith()` { #string-with-value-startswith }
 
-¿Lo notaste? un string usando `value.startswith()` puede recibir una tupla, y comprobará cada valor en la tupla:
+¿Lo notaste? Un string usando `value.startswith()` puede recibir una tupla, y revisará cada valor en la tupla:
 
 {* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial015_an_py310.py ln[16:19] hl[17] *}
 
@@ -416,13 +416,13 @@ Con `data.items()` obtenemos un <dfn title="Algo que podemos iterar con un for l
 
 Convertimos este objeto iterable en una `list` propiamente dicha con `list(data.items())`.
 
-Luego con `random.choice()` podemos obtener un valor aleatorio de la lista, así que obtenemos una tupla con `(id, name)`. Será algo como `("imdb-tt0371724", "The Hitchhiker's Guide to the Galaxy")`.
+Luego con `random.choice()` podemos obtener un **valor aleatorio** de la list, así que obtenemos una tupla con `(id, name)`. Será algo como `("imdb-tt0371724", "The Hitchhiker's Guide to the Galaxy")`.
 
-Luego asignamos esos dos valores de la tupla a las variables `id` y `name`.
+Luego **asignamos esos dos valores** de la tupla a las variables `id` y `name`.
 
 Así, si el usuario no proporcionó un ID de ítem, aún recibirá una sugerencia aleatoria.
 
-...hacemos todo esto en una sola línea simple. 🤯 ¿No te encanta Python? 🐍
+...hacemos todo esto en una **sola línea simple**. 🤯 ¿No te encanta Python? 🐍
 
 {* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial015_an_py310.py ln[22:30] hl[29] *}
 

docs/es/docs/tutorial/query-params.md

@@ -109,6 +109,7 @@ http://127.0.0.1:8000/items/foo?short=yes
 
 o cualquier otra variación (mayúsculas, primera letra en mayúscula, etc.), tu función verá el parámetro `short` con un valor `bool` de `True`. De lo contrario, será `False`.
 
+
 ## Múltiples parámetros de path y de query { #multiple-path-and-query-parameters }
 
 Puedes declarar múltiples parámetros de path y de query al mismo tiempo, **FastAPI** sabe cuál es cuál.

docs/es/docs/tutorial/request-files.md

@@ -16,13 +16,13 @@ Esto es porque los archivos subidos se envían como "form data".
 
 ///
 
-## Importar `File` { #import-file }
+## Importa `File` { #import-file }
 
 Importa `File` y `UploadFile` desde `fastapi`:
 
 {* ../../docs_src/request_files/tutorial001_an_py310.py hl[3] *}
 
-## Definir Parámetros `File` { #define-file-parameters }
+## Define Parámetros `File` { #define-file-parameters }
 
 Crea parámetros de archivo de la misma manera que lo harías para `Body` o `Form`:
 
@@ -117,7 +117,7 @@ La manera en que los formularios de HTML (`<form></form>`) envían los datos al
 
 /// note | Detalles Técnicos
 
-Los datos de los forms normalmente se codifican usando el "media type" `application/x-www-form-urlencoded` cuando no incluyen archivos.
+Los datos de los formularios normalmente se codifican usando el "media type" `application/x-www-form-urlencoded` cuando no incluyen archivos.
 
 Pero cuando el formulario incluye archivos, se codifica como `multipart/form-data`. Si usas `File`, **FastAPI** sabrá que tiene que obtener los archivos de la parte correcta del cuerpo.
 

docs/es/docs/tutorial/request-forms.md

@@ -14,13 +14,13 @@ $ pip install python-multipart
 
 ///
 
-## Importar `Form` { #import-form }
+## Importa `Form` { #import-form }
 
-Importar `Form` desde `fastapi`:
+Importa `Form` desde `fastapi`:
 
 {* ../../docs_src/request_forms/tutorial001_an_py310.py hl[3] *}
 
-## Definir parámetros de `Form` { #define-form-parameters }
+## Define parámetros de `Form` { #define-form-parameters }
 
 Crea parámetros de formulario de la misma manera que lo harías para `Body` o `Query`:
 

docs/es/docs/tutorial/response-status-code.md

@@ -1,5 +1,6 @@
 # Código de Estado del Response { #response-status-code }
 
+
 De la misma manera que puedes especificar un modelo de response, también puedes declarar el código de estado HTTP usado para el response con el parámetro `status_code` en cualquiera de las *path operations*:
 
 * `@app.get()`

docs/es/docs/tutorial/schema-extra-example.md

@@ -1,4 +1,4 @@
-# Declarar Datos de Ejemplo de Request { #declare-request-example-data }
+# Declara Datos de Ejemplo de Request { #declare-request-example-data }
 
 Puedes declarar ejemplos de los datos que tu aplicación puede recibir.
 

docs/es/docs/tutorial/security/first-steps.md

@@ -146,7 +146,7 @@ Usar una URL relativa es importante para asegurarse de que tu aplicación siga f
 
 Este parámetro no crea ese endpoint / *path operation*, pero declara que la URL `/token` será la que el cliente deberá usar para obtener el token. Esa información se usa en OpenAPI, y luego en los sistemas de documentación interactiva del API.
 
-Pronto también crearemos la verdadera *path operation*.
+Pronto también crearemos la path operation real.
 
 /// note | Nota
 
@@ -174,13 +174,13 @@ Ahora puedes pasar ese `oauth2_scheme` en una dependencia con `Depends`.
 
 Esta dependencia proporcionará un `str` que se asigna al parámetro `token` de la *path operation function*.
 
-**FastAPI** sabrá que puede usar esta dependencia para definir un "security scheme" en el esquema OpenAPI (y en los docs automáticos del API).
+**FastAPI** sabrá que puede usar esta dependencia para definir un "security scheme" en el esquema OpenAPI (y en la documentación automática de la API).
 
 /// note | Detalles técnicos
 
 **FastAPI** sabrá que puede usar la clase `OAuth2PasswordBearer` (declarada en una dependencia) para definir el esquema de seguridad en OpenAPI porque hereda de `fastapi.security.oauth2.OAuth2`, que a su vez hereda de `fastapi.security.base.SecurityBase`.
 
-Todas las utilidades de seguridad que se integran con OpenAPI (y los docs automáticos del API) heredan de `SecurityBase`, así es como **FastAPI** puede saber cómo integrarlas en OpenAPI.
+Todas las utilidades de seguridad que se integran con OpenAPI (y la documentación automática de la API) heredan de `SecurityBase`, así es como **FastAPI** puede saber cómo integrarlas en OpenAPI.
 
 ///
 

docs/es/docs/tutorial/security/get-current-user.md

@@ -4,7 +4,9 @@ En el capítulo anterior, el sistema de seguridad (que se basa en el sistema de
 
 {* ../../docs_src/security/tutorial001_an_py310.py hl[12] *}
 
-Pero eso aún no es tan útil. Vamos a hacer que nos dé el usuario actual.
+Pero eso aún no es tan útil.
+
+Vamos a hacer que nos dé el usuario actual.
 
 ## Crear un modelo de usuario { #create-a-user-model }
 
@@ -12,7 +14,7 @@ Primero, vamos a crear un modelo de usuario con Pydantic.
 
 De la misma manera que usamos Pydantic para declarar cuerpos, podemos usarlo en cualquier otra parte:
 
-{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[5,12:6] *}
+{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[5,12:16] *}
 
 ## Crear una dependencia `get_current_user` { #create-a-get-current-user-dependency }
 
@@ -66,7 +68,7 @@ Y puedes usar cualquier modelo o datos para los requisitos de seguridad (en este
 
 Pero no estás limitado a usar algún modelo de datos, clase o tipo específico.
 
-¿Quieres tener un `id` y `email` y no tener un `username` en tu modelo? Claro. Puedes usar estas mismas herramientas.
+¿Quieres tener un `id` y `email` y no tener ningún `username` en tu modelo? Claro. Puedes usar estas mismas herramientas.
 
 ¿Quieres solo tener un `str`? ¿O solo un `dict`? ¿O un instance de clase modelo de base de datos directamente? Todo funciona de la misma manera.
 

docs/es/docs/tutorial/security/oauth2-jwt.md

@@ -1,5 +1,6 @@
 # OAuth2 con Password (y hashing), Bearer con tokens JWT { #oauth2-with-password-and-hashing-bearer-with-jwt-tokens }
 
+
 Ahora que tenemos todo el flujo de seguridad, hagamos que la aplicación sea realmente segura, usando tokens <abbr title="JSON Web Tokens">JWT</abbr> y hashing de contraseñas seguras.
 
 Este código es algo que puedes usar realmente en tu aplicación, guardar los hashes de las contraseñas en tu base de datos, etc.

docs/es/docs/tutorial/security/simple-oauth2.md

@@ -146,7 +146,7 @@ UserInDB(
 
 /// note | Nota
 
-Para una explicación más completa de `**user_dict` revisa en [la documentación para **Extra Models**](../extra-models.md#about-user-in-dict).
+Para una explicación más completa de `**user_dict` revisa en [la documentación para **Extra Models**](../extra-models.md#about-user-in-model-dump).
 
 ///
 

docs/es/docs/tutorial/sql-databases.md

@@ -65,7 +65,7 @@ Hay algunas diferencias:
 
 * `Field(primary_key=True)` le dice a SQLModel que `id` es la **clave primaria** en la base de datos SQL (puedes aprender más sobre claves primarias de SQL en la documentación de SQLModel).
 
-    Nota: Usamos `int | None` para el campo de clave primaria para que en el código Python podamos *crear un objeto sin un `id`* (`id=None`), asumiendo que la base de datos lo *generará al guardar*. SQLModel entiende que la base de datos proporcionará el `id` y *define la columna como un `INTEGER` no nulo* en el esquema de la base de datos. Consulta la [documentación de SQLModel sobre claves primarias](https://sqlmodel.tiangolo.com/tutorial/create-db-and-table/#primary-key-id) para más detalles.
+    **Nota:** Usamos `int | None` para el campo de clave primaria para que en el código Python podamos *crear un objeto sin un `id`* (`id=None`), asumiendo que la base de datos lo *generará al guardar*. SQLModel entiende que la base de datos proporcionará el `id` y *define la columna como un `INTEGER` no nulo* en el esquema de la base de datos. Consulta la [documentación de SQLModel sobre claves primarias](https://sqlmodel.tiangolo.com/tutorial/create-db-and-table/#primary-key-id) para más detalles.
 
 * `Field(index=True)` le dice a SQLModel que debe crear un **índice SQL** para esta columna, lo que permitirá búsquedas más rápidas en la base de datos cuando se lean datos filtrados por esta columna.
 
@@ -181,7 +181,7 @@ Arreglaremos estas cosas añadiendo unos **modelos extra**. Aquí es donde SQLMo
 
 En **SQLModel**, cualquier clase de modelo que tenga `table=True` es un **modelo de tabla**.
 
-Y cualquier clase de modelo que no tenga `table=True` es un **modelo de datos**, estos son en realidad solo modelos de Pydantic (con un par de características extra pequeñas). 🤓
+Y cualquier clase de modelo que no tenga `table=True` es un **modelo de datos**, estos son en realidad solo modelos de Pydantic (con un par de pequeñas funcionalidades extra). 🤓
 
 Con SQLModel, podemos usar **herencia** para **evitar duplicar** todos los campos en todos los casos.
 
@@ -296,7 +296,7 @@ Ahora usamos `response_model=HeroPublic` en lugar de la **anotación de tipo de
 
 Si hubiéramos declarado `-> HeroPublic`, tu editor y linter se quejarían (con razón) de que estás devolviendo un `Hero` en lugar de un `HeroPublic`.
 
-Al declararlo en `response_model` le estamos diciendo a **FastAPI** que haga lo suyo, sin interferir con las anotaciones de tipo y la ayuda de tu editor y otras herramientas.
+Al declararlo en `response_model` le estamos diciendo a **FastAPI** que haga lo suyo, sin interferir con las anotaciones de tipos y la ayuda de tu editor y otras herramientas.
 
 ///
 

docs/es/docs/tutorial/static-files.md

@@ -2,6 +2,14 @@
 
 Puedes servir archivos estáticos automáticamente desde un directorio utilizando `StaticFiles`.
 
+/// tip | Consejo
+
+Si necesitas alojar un frontend, usa `app.frontend()` en su lugar, lee sobre ello en [Frontend](frontend.md).
+
+`app.frontend()` usa `StaticFiles` por debajo, con varias ventajas adicionales para frontends, como manejar el routing del lado del cliente.
+
+///
+
 ## Usa `StaticFiles` { #use-staticfiles }
 
 * Importa `StaticFiles`.

docs/es/docs/tutorial/testing.md

@@ -28,7 +28,7 @@ Crea funciones con un nombre que comience con `test_` (esta es la convención es
 
 Usa el objeto `TestClient` de la misma manera que con `httpx`.
 
-Escribe declaraciones `assert` simples con las expresiones estándar de Python que necesites revisar (otra vez, estándar de `pytest`).
+Escribe statements `assert` simples con las expresiones estándar de Python que necesites revisar (otra vez, estándar de `pytest`).
 
 {* ../../docs_src/app_testing/tutorial001_py310.py hl[2,12,15:18] *}
 
@@ -90,7 +90,7 @@ Entonces podrías tener un archivo `test_main.py` con tus pruebas. Podría estar
 │   └── test_main.py
 ```
 
-Debido a que este archivo está en el mismo paquete, puedes usar importaciones relativas para importar el objeto `app` desde el módulo `main` (`main.py`):
+Debido a que este archivo está en el mismo paquete, puedes usar imports relativos para importar el objeto `app` desde el módulo `main` (`main.py`):
 
 {* ../../docs_src/app_testing/app_a_py310/test_main.py hl[3] *}
 

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)
+* `echo "*"`: "imprimirá" el texto `*` en la 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 `>`
+* `>`: 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
 
 </div>
 
-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`.
 
 <div class="termy">