labels.crud_button_update=Actualizar
labels.crud_button_delete=Eliminar
labels.crud_button_back=Volver
labels.crud_button_edit=Editar
labels.crud_button_search=Buscar
labels.crud_button_reset=Restablecer
labels.crud_button_cancel=Cancelar
labels.crud_link_create=Crear nuevo
labels.crud_link_delete=Eliminar
labels.crud_link_edit=Editar
labels.crud_link_details=Detalles
labels.crud_link_list=Lista
labels.crud_title_list=Lista

labels.crud_button_update=Atualizar
labels.crud_button_delete=Excluir
labels.crud_button_back=Voltar
labels.crud_button_edit=Editar
labels.crud_button_search=Pesquisar
labels.crud_button_reset=Redefinir
labels.crud_button_cancel=Cancelar
labels.crud_link_create=Criar novo
labels.crud_link_delete=Excluir
labels.crud_link_edit=Editar
labels.crud_link_details=Detalhes
labels.crud_link_list=Lista
labels.crud_title_list=Lista

Por ejemplo, podrías identificar un "coche" o un "artículo de blog".

Luego, podrías agregar permisos sobre esa entidad, como "conducir" (para el coche) o "editar" (para el blog).

Y luego, podrías darle ese token JWT a un usuario (o bot), y ellos podrían usarlo para realizar esas acciones (conducir el coche, o editar el artículo del blog) sin siquiera necesitar tener una cuenta, solo con el token JWT que tu API generó para eso.

/// tip

If you have strict type checks in your editor, mypy, etc, you can declare the function return type as `Any`.

That way you tell the editor that you are intentionally returning anything. But FastAPI will still do the data documentation, validation, filtering, etc. with the `response_model`.

///

<img src="/img/tutorial/body/image01.png">

And will also be used in the API docs inside each *path operation* that needs them:

<img src="/img/tutorial/body/image02.png">

## Editor support { #editor-support }

In your editor, inside your function you will get type hints and completion everywhere (this wouldn't happen if you received a `dict` instead of a Pydantic model):

<img src="/img/tutorial/body/image03.png">

<img src="/img/tutorial/body/image01.png">

Und werden auch in der API-Dokumentation innerhalb jeder *Pfadoperation*, die sie benötigt, verwendet:

<img src="/img/tutorial/body/image02.png">

## Editor-Unterstützung { #editor-support }

In Ihrem Editor erhalten Sie innerhalb Ihrer Funktion Typhinweise und Code-Vervollständigung überall (was nicht der Fall wäre, wenn Sie ein `dict` anstelle eines Pydantic-Modells erhalten hätten):

Se tivéssemos declarado `-> HeroPublic`, seu editor e o linter reclamariam (com razão) que você está retornando um `Hero` em vez de um `HeroPublic`.

Ao declará-lo no `response_model`, estamos dizendo ao **FastAPI** para fazer o seu trabalho, sem interferir nas anotações de tipo e na ajuda do seu editor e de outras ferramentas.

///

By doing that, your editor can provide support even while processing items from the list:

<img src="/img/python-types/image05.png">

Without types, that's almost impossible to achieve.

Notice that the variable `item` is one of the elements in the list `items`.

And still, the editor knows it is a `str`, and provides support for that.

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial008_py39.py hl[13] *}

## Soporte de editor en todas partes { #editor-support-everywhere }

Y obtienes soporte de editor en todas partes.

Incluso para elementos dentro de listas:

<img src="/img/tutorial/body-nested-models/image01.png">

No podrías obtener este tipo de soporte de editor si estuvieras trabajando directamente con `dict` en lugar de modelos Pydantic.

Algunos editores revisan los parámetros de función no usados y los muestran como errores.

Usando estas `dependencies` en el decorador de *path operation* puedes asegurarte de que se ejecutan mientras evitas errores en editores/herramientas.

También puede ayudar a evitar confusiones para nuevos desarrolladores que vean un parámetro no usado en tu código y puedan pensar que es innecesario.

///

/// info | Información