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/// info | Informação

Lembre-se de que dataclasses não podem fazer tudo o que os modelos Pydantic podem fazer.

Então, você ainda pode precisar usar modelos Pydantic.

Mas se você tem um monte de dataclasses por aí, este é um truque legal para usá-las para alimentar uma API web usando FastAPI. 🤓

///

## Dataclasses em `response_model`

Você também pode usar `dataclasses` no parâmetro `response_model`:

        }
    }

    private AuthenticationInfo authenticationInfo(ArtifactRepository repository) {
        AuthenticationInfo ai = new AuthenticationInfo();
        ai.setUserName(repository.getAuthentication().getUsername());
        ai.setPassword(repository.getAuthentication().getPassword());
        return ai;
    }

    private ProxyInfo proxyInfo(ArtifactRepository repository) {
        ProxyInfo proxyInfo = new ProxyInfo();

    title: Deploy & scale any full-stack web app on Render. Focus on building apps, not infra.
    img: https://fastapi.tiangolo.com/img/sponsors/render.svg
silver:
  - url: https://github.com/deepset-ai/haystack/
    title: Build powerful search from composable, open source building blocks
    img: https://fastapi.tiangolo.com/img/sponsors/haystack-fastapi.svg
  - url: https://databento.com/

"_We've switched over to **FastAPI** for our **APIs** [...] I think you'll like it [...]_"

### Known Caveats

### Major Features and Improvements

*   `tf.lite`:

* 👥 Update FastAPI People. PR [#11228](https://github.com/tiangolo/fastapi/pull/11228) by [@tiangolo](https://github.com/tiangolo).
* 🔥 Remove Jina AI QA Bot from the docs. PR [#11268](https://github.com/tiangolo/fastapi/pull/11268) by [@nan-wang](https://github.com/nan-wang).