### 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.

{* ../../docs_src/extending_openapi/tutorial001_py39.py hl[13:14,25:26] *}

        * 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.

///

## 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

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.

* Generar definiciones de <a href="https://json-schema.org" class="external-link" target="_blank">JSON Schema</a> 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_py39.py hl[6,11] *}

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

Al usar **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.

# General - Cómo Hacer - Recetas { #general-how-to-recipes }

Aquí tienes varias indicaciones hacia otros lugares en la documentación, para preguntas generales o frecuentes.

## Filtrar Datos - Seguridad { #filter-data-security }

Para asegurarte de que no devuelves más datos de los que deberías, lee la documentación para [Tutorial - Modelo de Response - Tipo de Retorno](../tutorial/response-model.md){.internal-link target=_blank}.

frontend-app@1.0.0 generate-client /home/user/code/frontend-app
> openapi-ts --input http://localhost:8000/openapi.json --output ./src/client --client axios
```

</div>

此命令将在 `./src/client` 中生成代码，并将在其内部使用 `axios`（前端HTTP库）。

### 尝试客户端代码

现在您可以导入并使用客户端代码，它可能看起来像这样，请注意，您可以为这些方法使用自动补全：

<img src="/img/tutorial/generate-clients/image02.png">

您还将自动补全要发送的数据：

<img src="/img/tutorial/generate-clients/image03.png">