E cada atributo tem um tipo.

Em seguida, você cria uma instância dessa classe com alguns valores e ela os validará, os converterá para o tipo apropriado (se for esse o caso) e fornecerá um objeto com todos os dados.

E você recebe todo o suporte do editor com esse objeto resultante.

Retirado dos documentos oficiais dos Pydantic:

```Python
{!../../../docs_src/python_types/tutorial011.py!}
```

Novos recursos são adicionados com frequência, bugs são corrigidos regularmente e o código está sempre melhorando.

* <a href="https://twitter.com/tiangolo" class="external-link" target="_blank">Me siga no **Twitter**</a>.
    * Me dizer o motivo pelo o qual você está usando o FastAPI(Adoro ouvir esse tipo de comentário).
    * Saber quando eu soltar novos anúncios ou novas ferramentas.

Esse desacoplamento de partes, e sendo um "microframework" que pode ser extendido para cobrir exatamente o que é necessário era um recurso chave que eu queria manter.

Quando você adiciona um exemplo dentro de um modelo Pydantic, usando `schema_extra` ou` Field(example="something") `esse exemplo é adicionado ao **JSON Schema** para esse modelo Pydantic.

E esse **JSON Schema** do modelo Pydantic está incluído no **OpenAPI** da sua API e, em seguida, é usado na UI da documentação.

E normalmente esse **balanceador de carga** seria capaz de lidar com solicitações que vão para *outros* aplicativos em seu cluster (por exemplo, para um domínio diferente, ou sob um prefixo de URL diferente), e transmitiria essa comunicação para os contêineres certos para *esse outro* aplicativo em execução em seu cluster.

### Um Processo por Contêiner

	Nesse caso, **FastAPI** também fornece as ferramentas para construir.

Quando nós criamos uma instância da classe `OAuth2PasswordBearer`, nós passamos pelo parâmetro `tokenUrl` Esse parâmetro contém a URL que o client (o frontend rodando no browser do usuário) vai usar para mandar o `username` e `senha` para obter um token.

Nós poderíamos fazer melhor.

Podemos declarar um modelo `UserBase` que serve como base para nossos outros modelos. E então podemos fazer subclasses desse modelo que herdam seus atributos (declarações de tipo, validação, etc.).

Toda conversão de dados, validação, documentação, etc. ainda funcionará normalmente.

    ```

=== "Python 3.10 and above"

    ```Python hl_lines="1  15"
    {!> ../../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial001_py310.py!}
    ```

Esse código de status será usado na resposta e será adicionado ao esquema OpenAPI.

!!! note "Detalhes Técnicos"
    Você também poderia usar `from starlette import status`.

    ```

=== "Python 3.8+"

    ```Python hl_lines="9"
    {!> ../../../docs_src/query_params/tutorial002.py!}
    ```

Nesse caso, o parâmetro da função `q` será opcional, e `None` será o padrão.

!!! check "Verificar"