### Preprocesa la Especificación OpenAPI para el Generador de Clientes

El código generado aún tiene algo de **información duplicada**.

Ya sabemos que este método está relacionado con los **items** porque esa palabra está en el `ItemsService` (tomado del tag), pero aún tenemos el nombre del tag prefijado en el nombre del método también. 😕

### Cachear el esquema de OpenAPI

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.py hl[13:14,25:26] *}

//// tab | Pydantic v2

{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial001_py310.py hl[13:24] *}

////

//// tab | Pydantic v1

{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial001_pv1_py310.py hl[13:23] *}

////

Esa información extra se añadirá tal cual al **JSON Schema** generado para ese modelo, y se usará en la documentación de la API.

        * 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.

}
```

### Esquema de *path operation* personalizada de OpenAPI

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.

///

## Agregar información extra

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

* 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.
* Esquemas que serán parte del esquema de OpenAPI generado y usados por la <abbr title="User Interfaces">UIs</abbr> de documentación automática.

    - 💃 Usando TypeScript, hooks, [Vite](https://vitejs.dev), y otras partes de una stack moderna de frontend.
    - 🎨 [Chakra UI](https://chakra-ui.com) para los componentes del frontend.
    - 🤖 Un cliente de frontend generado automáticamente.
    - 🧪 [Playwright](https://playwright.dev) para 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

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.py hl[6,11] *}

3. Este `yield from` le dice a la función que itere sobre esa cosa llamada `file_like`. Y luego, para cada parte iterada, yield esa parte como proveniente de esta función generadora (`iterfile`).

    Entonces, es una función generadora que transfiere el trabajo de "generar" a algo más internamente.