Luego convertirá y validará los datos. Así que, cuando uses ese objeto `settings`, tendrás datos de los tipos que declaraste (por ejemplo, `items_per_user` será un `int`).

### Usar el `settings` { #use-the-settings }

Luego puedes usar el nuevo objeto `settings` en tu aplicación:

{* ../../docs_src/settings/tutorial001_py310.py hl[18:20] *}

Si añadiste la anotación del tipo de retorno, las herramientas y editores se quejarían con un error (correcto) diciéndote que tu función está devolviendo un tipo (por ejemplo, un dict) que es diferente de lo que declaraste (por ejemplo, un modelo de Pydantic).

En esos casos, puedes usar el parámetro del *decorador de path operation* `response_model` en lugar del tipo de retorno.

Por defecto FastAPI devuelve responses JSON.

Si declaras un [Response Model](../tutorial/response-model.md) FastAPI lo usará para serializar los datos a JSON, usando Pydantic.

Si no declaras un response model, FastAPI usará el `jsonable_encoder` explicado en [Codificador Compatible con JSON](../tutorial/encoder.md) y lo pondrá en un `JSONResponse`.

No significa "`one_person` es la **clase** llamada `Person`".

## Modelos Pydantic { #pydantic-models }

[Pydantic](https://docs.pydantic.dev/) es un paquete de Python para realizar la validación de datos.

Declaras la "forma" de los datos como clases con atributos.

Y cada atributo tiene un tipo.

Et la fonction de dépendance `get_current_active_user` peut également déclarer des sous-dépendances, non seulement avec `Depends` mais aussi avec `Security`. En déclarant sa propre fonction de sous-dépendance (`get_current_user`), et davantage d’exigences de scopes.

Dans ce cas, elle nécessite le scope `me` (elle pourrait en exiger plusieurs).

/// note | Remarque

current_user --> public
active_user --> private
admin_user --> activate_user
paying_user --> pro_items
```

## Intégrer à **OpenAPI** { #integrated-with-openapi_1 }

Toutes ces dépendances, tout en déclarant leurs exigences, ajoutent également des paramètres, des validations, etc. à vos chemins d’accès.

Si no se especifica y la dependencia tiene `yield`, tendrá un `scope` de `"request"` por defecto.

### `scope` para sub-dependencias { #scope-for-sub-dependencies }

Cuando declaras una dependencia con `scope="request"` (el valor por defecto), cualquier sub-dependencia también necesita tener un `scope` de `"request"`.

Ces **« annotations de type »** sont une syntaxe spéciale qui permet de déclarer le <dfn title="par exemple : str, int, float, bool">type</dfn> d'une variable.

En déclarant les types de vos variables, les éditeurs et outils peuvent vous offrir un meilleur support.

Si nous avions déclaré `-> HeroPublic`, votre éditeur et votre linter se plaindraient (à juste titre) que vous retournez un `Hero` au lieu d'un `HeroPublic`.

En le déclarant dans `response_model`, nous disons à **FastAPI** de faire son travail, sans interférer avec les annotations de type et l'aide de votre éditeur et d'autres outils.

///

### Crear un Hero { #create-a-hero }

Debido a que cada modelo de SQLModel también es un modelo de Pydantic, puedes usarlo en las mismas **anotaciones de tipos** que podrías usar en modelos de Pydantic.

Por ejemplo, si declaras un parámetro de tipo `Hero`, será leído desde el **JSON body**.