```Python hl_lines="15-23"
{!../../../docs_src/schema_extra_example/tutorial001.py!}
```

Essas informações extras serão adicionadas como se encontram no **JSON Schema** de resposta desse modelo e serão usadas na documentação da API.

!!! tip "Dica"
    Você pode usar a mesma técnica para estender o JSON Schema e adicionar suas próprias informações extras de forma personalizada.

## Recursos Adicionais

O [Tutorial - Guia de Usuário](../tutorial/index.md){.internal-link target=_blank} deve ser o suficiente para dar a você um tour por todos os principais recursos do **FastAPI**.

Na próxima seção você verá outras opções, configurações, e recursos adicionais.

!!! tip "Dica"
    As próximas seções **não são necessáriamente "avançadas"**

    E é possível que para seu caso de uso, a solução esteja em uma delas.

A documentação usa <a href="https://www.mkdocs.org/" class="external-link" target="_blank">MkDocs</a>.

E existem ferramentas/_scripts_ extras para controlar as traduções em `./scripts/docs.py`.

!!! tip
    Você não precisa ver o código em `./scripts/docs.py`, você apenas o utiliza na linha de comando.

esto significa que usarás la versión `0.45.0` o superiores, pero menores a la versión `0.46.0`, por ejemplo, la versión `0.45.2` sería aceptada.

Si usas cualquier otra herramienta para manejar tus instalaciones, como Poetry, Pipenv, u otras, todas tienen una forma que puedes usar para definir versiones específicas para tus paquetes.

## Versiones disponibles

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

#### Desembrulhando um `dict` e palavras-chave extras

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

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

...acaba sendo como:

Puedes **desplegar un servidor** tú mismo usando un conjunto de herramientas, puedes usar **servicios en la nube** que haga parte del trabajo por ti, o usar otras posibles opciones.

Te enseñaré algunos de los conceptos principales que debes tener en cuenta al desplegar aplicaciones hechas con **FastAPI** (aunque la mayoría de estos conceptos aplican para cualquier otro tipo de aplicación web).

# Tipos de dados extras

Até agora, você tem usado tipos de dados comuns, tais como:

* `int`
* `float`
* `str`
* `bool`

Mas você também pode usar tipos de dados mais complexos.

E você ainda terá os mesmos recursos que viu até agora:

* Ótimo suporte do editor.
* Conversão de dados das requisições recebidas.
* Conversão de dados para os dados da resposta.
* Validação de dados.
* Anotação e documentação automáticas.

### Probado

* <abbr title="La cantidad de código que es probado automáticamente">Cobertura de pruebas</abbr> al 100%.
*  Base de código 100% <abbr title="Type annotations de Python, con esto tu editor y otras herramientas externas pueden darte mejor soporte">anotada con tipos</abbr>.
* Usado en aplicaciones en producción.

## Características de Starlette

## Futuro

Nesse ponto, já está claro que o **FastAPI** com suas ideias está sendo útil para muitas pessoas.

Ele foi escolhido sobre outras alternativas anteriores por se adequar melhor em muitos casos.

Muitos desenvolvedores e times já dependem do **FastAPI** para seus projetos (incluindo eu e meu time).

Mas ainda há muitas melhorias e funcionalidades a vir.

    **FastAPI** proporciona las mismas `starlette.responses` en `fastapi.responses` sólo que de una manera más conveniente para ti, el desarrollador. En otras palabras, muchas de las responses disponibles provienen directamente de Starlette.


    Y como la `Response` puede ser usada frecuentemente para configurar headers y cookies, **FastAPI** también la provee en `fastapi.Response`.