### Cachear el esquema de OpenAPI { #cache-the-openapi-schema }

Puedes usar la propiedad `.openapi_schema` como un "cache", para almacenar tu esquema generado.

De esa forma, tu aplicación no tendrá que generar el esquema cada vez que un usuario abra la documentación de tu API.

Se generará solo una vez, y luego se usará el mismo esquema cacheado para las siguientes requests.

El diccionario en `openapi_extra` se combinará profundamente con el esquema de OpenAPI generado automáticamente para la *path operation*.

Por lo tanto, podrías añadir datos adicionales al esquema generado automáticamente.

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## Agregar información extra { #add-extra-information }

Puedes declarar información extra en `Field`, `Query`, `Body`, etc. Y será incluida en el JSON Schema generado.

Aprenderás más sobre cómo agregar información extra más adelante en la documentación, cuando aprendamos a declarar ejemplos.

/// warning | Advertencia

        * En responses, el `set` se convertirá en una `list`.
        * El esquema generado especificará que los valores del `set` son únicos (usando `uniqueItems` de JSON Schema).
* `bytes`:
    * `bytes` estándar de Python.
    * En requests y responses se tratará como `str`.
    * El esquema generado especificará que es un `str` con `binary` como "format".
* `Decimal`:
    * `Decimal` estándar de Python.

* Generar definiciones de [JSON Schema](https://json-schema.org) para tu modelo, que también puedes usar en cualquier otro lugar si tiene sentido para tu proyecto.
* Esos esquemas serán parte del esquema de OpenAPI generado y usados por las <abbr title="User Interfaces - Interfaces de usuario">UIs</abbr> de documentación automática.

    - 🎨 [Tailwind CSS](https://tailwindcss.com) y [shadcn/ui](https://ui.shadcn.com) para los componentes del frontend.
    - 🤖 Un cliente de frontend generado automáticamente.
    - 🧪 [Playwright](https://playwright.dev) para escribir pruebas End-to-End.
    - 🦇 Soporte para modo oscuro.
- 🐋 [Docker Compose](https://www.docker.com) para desarrollo y producción.

## OpenAPI condicional desde configuraciones y variables de entorno { #conditional-openapi-from-settings-and-env-vars }

Puedes usar fácilmente las mismas configuraciones de Pydantic para configurar tu OpenAPI generado y las interfaces de usuario de la documentación.

Por ejemplo:

{* ../../docs_src/conditional_openapi/tutorial001_py310.py hl[6,11] *}

Aquí tienes varias formas de hacerlo.

## Datos extra de JSON Schema en modelos de Pydantic { #extra-json-schema-data-in-pydantic-models }

Puedes declarar `examples` para un modelo de Pydantic que se añadirá al JSON Schema generado.

{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial001_py310.py hl[13:24] *}

Esa información extra se añadirá tal cual al **JSON Schema** resultante para ese modelo, y se usará en la documentación de la API.

# Separación de Esquemas OpenAPI para Entrada y Salida o No { #separate-openapi-schemas-for-input-and-output-or-not }

Desde que se lanzó **Pydantic v2**, el OpenAPI generado es un poco más exacto y **correcto** que antes. 😎

De hecho, en algunos casos, incluso tendrá **dos JSON Schemas** en OpenAPI para el mismo modelo Pydantic, para entrada y salida, dependiendo de si tienen **valores por defecto**.

Veamos cómo funciona eso y cómo cambiarlo si necesitas hacerlo.

Nota que el parámetro de path está declarado como un entero.

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## Beneficios basados en estándares, documentación alternativa { #standards-based-benefits-alternative-documentation }

Y porque el esquema generado es del estándar [OpenAPI](https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/blob/master/versions/3.1.0.md), hay muchas herramientas compatibles.