Esta definición de esquema incluye los paths de tu API, los posibles parámetros que toman, etc.

#### Esquema de Datos { #data-schema }

El término "esquema" también podría referirse a la forma de algunos datos, como el contenido JSON.

En ese caso, significaría los atributos del JSON, los tipos de datos que tienen, etc.

#### OpenAPI y JSON Schema { #openapi-and-json-schema }

# Códigos de Estado Adicionales { #additional-status-codes }

Por defecto, **FastAPI** devolverá los responses usando un `JSONResponse`, colocando el contenido que devuelves desde tu *path operation* dentro de ese `JSONResponse`.

Usará el código de estado por defecto o el que configures en tu *path operation*.

## Códigos de estado adicionales { #additional-status-codes_1 }

///

Los archivos se subirán como "form data".

Si declaras el tipo de tu parámetro de *path operation function* como `bytes`, **FastAPI** leerá el archivo por ti y recibirás el contenido como `bytes`.

Ten en cuenta que esto significa que todo el contenido se almacenará en memoria. Esto funcionará bien para archivos pequeños.

Pero hay varios casos en los que podrías beneficiarte de usar `UploadFile`.

Y luego en nuestro código, hacemos parse de ese contenido YAML directamente, y nuevamente estamos usando el mismo modelo Pydantic para validar el contenido YAML:

{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial007_py310.py hl[24:31] *}

/// tip | Consejo

Aquí reutilizamos el mismo modelo Pydantic.

## JSON Lines { #json-lines }

En estos casos, es común enviar "**JSON Lines**", que es un formato donde envías un objeto JSON por línea.

Una response tendría un tipo de contenido `application/jsonl` (en lugar de `application/json`) y el response body sería algo como:

```json
{"name": "Plumbus", "description": "A multi-purpose household device."}

Ahora, veamos cómo podrías usar eso para devolver un response personalizado.

Digamos que quieres devolver un response en [XML](https://en.wikipedia.org/wiki/XML).

Podrías poner tu contenido XML en un string, poner eso en un `Response`, y devolverlo:

{* ../../docs_src/response_directly/tutorial002_py310.py hl[1,18] *}

## Cómo funciona un Response Model { #how-a-response-model-works }

///

## Hashing de contraseñas { #password-hashing }

"Hacer hashing" significa convertir algún contenido (una contraseña en este caso) en una secuencia de bytes (solo un string) que parece un galimatías.

Siempre que pases exactamente el mismo contenido (exactamente la misma contraseña) obtienes exactamente el mismo galimatías.

Pero no puedes convertir del galimatías de nuevo a la contraseña.

Si los passwords no coinciden, devolvemos el mismo error.

#### Hashing de passwords { #password-hashing }

"Hacer hash" significa: convertir algún contenido (un password en este caso) en una secuencia de bytes (solo un string) que parece un galimatías.

Siempre que pases exactamente el mismo contenido (exactamente el mismo password) obtienes exactamente el mismo galimatías.

Pero no puedes convertir del galimatías al password.

///

**FastAPI** hará la conversión automática del request, de modo que el parámetro `item` reciba su contenido específico y lo mismo para `user`.

Realizará la validación de los datos compuestos, y los documentará así para el esquema de OpenAPI y la documentación automática.

)
```

O más exactamente, usando `user_dict` directamente, con cualquier contenido que pueda tener en el futuro:

```Python
UserInDB(
    username = user_dict["username"],
    password = user_dict["password"],
    email = user_dict["email"],
    full_name = user_dict["full_name"],
)
```

#### Un modelo Pydantic a partir del contenido de otro { #a-pydantic-model-from-the-contents-of-another }