Entonces, un objeto `datetime` tendría que ser convertido a un `str` que contenga los datos en <a href="https://en.wikipedia.org/wiki/ISO_8601" class="external-link" target="_blank">formato ISO</a>.

De la misma manera, esta base de datos no recibiría un modelo de Pydantic (un objeto con atributos), solo un `dict`.

Puedes usar `jsonable_encoder` para eso.

/// note | Nota

O FastAPI saberá que o valor de `q` não é obrigatório por causa do valor padrão `= None`.

O `str | None` (Python 3.10+) ou o `Union` em `Union[str, None]` (Python 3.9+) não é utilizado pelo FastAPI para determinar que o valor não é obrigatório, ele saberá que não é obrigatório porque tem um valor padrão `= None`.

### Validación { #validation }

* Validación para la mayoría (¿o todas?) de los **tipos de datos** de Python, incluyendo:
    * Objetos JSON (`dict`).
    * Array JSON (`list`) definiendo tipos de elementos.
    * Campos de cadena de caracteres (`str`), definiendo longitudes mínimas y máximas.
    * Números (`int`, `float`) con valores mínimos y máximos, etc.

* Validación para tipos más exóticos, como:
    * URL.
    * Email.
    * UUID.

E se você selecionar o escopo `me`, mas não o escopo `items`, você poderá acessar `/users/me/`, mas não `/users/me/items/`.

Y por supuesto, soporta lo mismo:

* validación de datos
* serialización de datos
* documentación de datos, etc.

Esto funciona de la misma manera que con los modelos de Pydantic. Y en realidad se logra de la misma manera internamente, utilizando Pydantic.

/// info | Información

Ten en cuenta que los dataclasses no pueden hacer todo lo que los modelos de Pydantic pueden hacer.

### Crie uma classe `Enum` { #create-an-enum-class }

Importe `Enum` e crie uma subclasse que herde de `str` e de `Enum`.

Ao herdar de `str`, a documentação da API saberá que os valores devem ser do tipo `string` e poderá renderizá-los corretamente.

Em seguida, crie atributos de classe com valores fixos, que serão os valores válidos disponíveis:

{* ../../docs_src/path_params/tutorial005_py39.py hl[1,6:9] *}

El proceso normalmente es que **tú defines** en tu código cuál es el mensaje que enviarás, el **body de la request**.

También defines de alguna manera en qué **momentos** tu aplicación enviará esas requests o eventos.

Y **tus usuarios** definen de alguna manera (por ejemplo en un panel web en algún lugar) el **URL** donde tu aplicación debería enviar esas requests.

De esa manera, pude encontrar las mejores maneras de reducir la duplicación de código tanto como fuera posible, para tener autocompletado en todas partes, chequeos de tipos y errores, etc.

Todo de una manera que proporcionara la mejor experiencia de desarrollo para todos los desarrolladores.

* `Field(index=True)` informa ao SQLModel que ele deve criar um **índice SQL** para essa coluna, o que permitirá buscas mais rápidas no banco de dados ao ler dados filtrados por essa coluna.

    O SQLModel saberá que algo declarado como `str` será uma coluna SQL do tipo `TEXT` (ou `VARCHAR`, dependendo do banco de dados).

### Criar um Engine { #create-an-engine }

Aunque usas `Depends` en los parámetros de tu función de la misma manera que usas `Body`, `Query`, etc., `Depends` funciona un poco diferente.

Le das a `Depends` un solo parámetro.

Este parámetro debe ser algo como una función.

**No la llames** directamente (no agregues los paréntesis al final), solo pásala como un parámetro a `Depends()`.

Y esa función toma parámetros de la misma manera que las *path operation functions*.

/// tip | Consejo