* Proporcionar los datos recibidos en el parámetro `item`.
    * Como lo declaraste en la función como de tipo `Item`, también tendrás todo el soporte del editor (autocompletado, etc.) para todos los atributos y sus tipos.

* en <a href="https://code.visualstudio.com/" class="external-link" target="_blank">Visual Studio Code</a>:

![soporte del editor](https://fastapi.tiangolo.com/img/vscode-completion.png)

* en <a href="https://www.jetbrains.com/pycharm/" class="external-link" target="_blank">PyCharm</a>:

![soporte del editor](https://fastapi.tiangolo.com/img/pycharm-completion.png)

# Introducción a Tipos en Python

Python tiene soporte para "anotaciones de tipos" opcionales (también llamadas "type hints").

Estas **"anotaciones de tipos"** o type hints son una sintaxis especial que permite declarar el <abbr title="por ejemplo: str, int, float, bool">tipo</abbr> de una variable.

Al declarar tipos para tus variables, los editores y herramientas te pueden proporcionar un mejor soporte.

```

como en:

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial008_py39.py hl[13] *}

## Soporte de editor en todas partes

Y obtienes soporte de editor en todas partes.

Incluso para elementos dentro de listas:

<img src="/img/tutorial/body-nested-models/image01.png">

No podrías obtener este tipo de soporte de editor si estuvieras trabajando directamente con `dict` en lugar de modelos Pydantic.

### `examples` específicos de OpenAPI

Desde antes de que **JSON Schema** soportara `examples`, OpenAPI tenía soporte para un campo diferente también llamado `examples`.

Tiene:

* Un rendimiento seriamente impresionante.
* Soporte para WebSocket.
* Tareas en segundo plano dentro del proceso.
* Eventos de inicio y apagado.
* Cliente de pruebas basado en HTTPX.
* CORS, GZip, Archivos estáticos, Responses en streaming.
* Soporte para sesiones y cookies.
* Cobertura de tests del 100%.
* Base de código 100% tipada.

Y en esos casos, podemos usar clases y herencia para aprovechar las **anotaciones de tipos** de funciones para obtener mejor soporte en el editor y herramientas, y aún así obtener el **filtrado de datos** de FastAPI.

{* ../../docs_src/response_model/tutorial003_01_py310.py hl[7:10,13:14,18] *}

Pero necesitas que `file_path` en sí mismo contenga un *path*, como `home/johndoe/myfile.txt`.

Entonces, la URL para ese archivo sería algo como: `/files/home/johndoe/myfile.txt`.

### Soporte de OpenAPI

OpenAPI no soporta una manera de declarar un *path parameter* para que contenga un *path* dentro, ya que eso podría llevar a escenarios que son difíciles de probar y definir.

    - 🎨 [Chakra UI](https://chakra-ui.com) para los componentes del frontend.
    - 🤖 Un cliente de frontend generado automáticamente.
    - 🧪 [Playwright](https://playwright.dev) para pruebas End-to-End.
    - 🦇 Soporte para modo oscuro.
- 🐋 [Docker Compose](https://www.docker.com) para desarrollo y producción.
- 🔒 Hashing seguro de contraseñas por defecto.
- 🔑 Autenticación con tokens JWT.
- 📫 Recuperación de contraseñas basada en email.

Así que, incluso con el código anterior que no usa Pydantic explícitamente, FastAPI está usando Pydantic para convertir esos dataclasses estándar en su propia versión de dataclasses de Pydantic.

Y por supuesto, soporta lo mismo:

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