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* 🚨 Evite usar `Optional[SomeType]`
* Em vez disso ✨ use **`Union[SomeType, None]`** ✨.

Ambos são equivalentes e, por baixo, são a mesma coisa, mas eu recomendaria `Union` em vez de `Optional` porque a palavra "opcional" sugere que o valor é opcional; na verdade, significa "pode ser `None`", mesmo quando não é opcional e continua sendo obrigatório.

Acho que `Union[SomeType, None]` é mais explícito quanto ao significado.

* 🚨 Evita usar `Optional[SomeType]`
* En su lugar ✨ **usa `Union[SomeType, None]`** ✨.

Ambas son equivalentes y por debajo son lo mismo, pero recomendaría `Union` en lugar de `Optional` porque la palabra "**optional**" parecería implicar que el valor es opcional, y en realidad significa "puede ser `None`", incluso si no es opcional y sigue siendo requerido.

Creo que `Union[SomeType, None]` es más explícito respecto a lo que significa.

## Programa y Proceso { #program-and-process }

Hablaremos mucho sobre el "**proceso**" en ejecución, así que es útil tener claridad sobre lo que significa y cuál es la diferencia con la palabra "**programa**".

### Qué es un Programa { #what-is-a-program }

La palabra **programa** se usa comúnmente para describir muchas cosas:

* El **código** que escribes, los **archivos Python**.

## Programa e Processo { #program-and-process }

Falaremos muito sobre o "**processo**" em execução, então é útil ter clareza sobre o que ele significa e qual é a diferença com a palavra "**programa**".

### O que é um Programa { #what-is-a-program }

A palavra **programa** é comumente usada para descrever muitas coisas:

* O **código** que você escreve, os **arquivos Python**.

## Máquina Servidora e Programa Servidor { #server-machine-and-server-program }

Existe um pequeno detalhe sobre estes nomes para se manter em mente. 💡

A palavra "**servidor**" é comumente usada para se referir tanto ao computador remoto/nuvem (a máquina física ou virtual) quanto ao programa que está sendo executado nessa máquina (por exemplo, Uvicorn).

Así, obtenemos un modelo Pydantic a partir de los datos en otro modelo Pydantic.

#### Desempaquetando un `dict` y palabras clave adicionales { #unpacking-a-dict-and-extra-keywords }

Y luego agregando el argumento de palabra clave adicional `hashed_password=hashed_password`, como en:

```Python
UserInDB(**user_in.model_dump(), hashed_password=hashed_password)
```

...termina siendo como:

```Python
UserInDB(

Como esse código é executado antes de a aplicação **começar** a receber requisições e logo depois que ela **termina** de lidar com as requisições, ele cobre todo o **lifespan** da aplicação (a palavra "lifespan" será importante em um segundo 😉).

Então, obtemos um modelo Pydantic a partir dos dados em outro modelo Pydantic.

#### Desembrulhando um `dict` e palavras-chave extras { #unpacking-a-dict-and-extra-keywords }

E, então, adicionando o argumento de palavra-chave extra `hashed_password=hashed_password`, como em:

```Python
UserInDB(**user_in.model_dump(), hashed_password=hashed_password)
```

...acaba sendo como:

```Python
UserInDB(

///

/// info | Información

OpenAPI 3.1.0 (usado desde FastAPI 0.99.0) añadió soporte para `examples`, que es parte del estándar de **JSON Schema**.

Antes de eso, solo soportaba la palabra clave `example` con un solo ejemplo. Eso aún es soportado por OpenAPI 3.1.0, pero está obsoleto y no es parte del estándar de JSON Schema. Así que se te anima a migrar `example` a `examples`. 🤓

Puedes leer más al final de esta página.