Durante ese tiempo, el sistema puede hacer otras cosas, mientras "archivo lento" 📝 termina.

# y obtienes soporte del editor dentro de la función
def main(user_id: str):
    return user_id


# Un modelo de Pydantic
class User(BaseModel):
    id: int
    name: str
    joined: date
```

Este puede ser usado como:

```Python
my_user: User = User(id=3, name="John Doe", joined="2018-07-19")

second_user_data = {
    "id": 4,
    "name": "Mary",
    "joined": "2018-11-30",
}

La definición del schema incluye los paths de tu API, los parámetros que podría recibir, etc.

#### "Schema" de datos

El concepto "schema" también se puede referir a la forma de algunos datos, como un contenido en formato JSON.

En ese caso haría referencia a los atributos del JSON, los tipos de datos que tiene, etc.

#### OpenAPI y JSON Schema

    * Todo esto funcionaría para objetos JSON profundamente anidados.
* Convertir de y a JSON automáticamente.
* Documentar todo con OpenAPI que puede ser usado por:
    * Sistemas de documentación interactiva.
    * Sistemas de generación automática de código de cliente para muchos lenguajes.
* Proveer directamente 2 interfaces de documentación web interactivas.

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Eu nunca fui capaz de usar ele num projeto inteiro, por não ter integração de segurança, então, eu não pude substituir todos os recursos que eu tinha com os geradores _full-stack_ baseados no Flask-apispec. Eu tive em minha gaveta de projetos a idéia de criar um _pull request_ adicionando essa funcionalidade.