# OpenAPI condicional { #conditional-openapi }

Se necessário, você pode usar configurações e variáveis de ambiente para configurar o OpenAPI condicionalmente dependendo do ambiente e até mesmo desativá-lo completamente.

## Sobre segurança, APIs e documentação { #about-security-apis-and-docs }

Ocultar suas interfaces de usuário de documentação na produção não *deveria* ser a maneira de proteger sua API.

Todo está basado en declaraciones estándar de **tipos en Python** (gracias a Pydantic). Sin nueva sintaxis que aprender. Solo Python moderno estándar.

Si necesitas un repaso de 2 minutos sobre cómo usar tipos en Python (aunque no uses FastAPI), revisa el tutorial corto: [Tipos en Python](python-types.md).

Escribes Python estándar con tipos:

```Python
from datetime import date

from pydantic import BaseModel

	CodeChallengeMethodsSupported    []string `json:"code_challenge_methods_supported,omitempty"`
}

func parseDiscoveryDoc(ustr string) (DiscoveryDoc, error) {
	d := DiscoveryDoc{}
	req, err := http.NewRequest(http.MethodGet, ustr, nil)
	if err != nil {
		return d, err
	}
	clnt := http.Client{
		Transport: http.DefaultTransport,
	}
	resp, err := clnt.Do(req)
	if err != nil {

# Cuerpo - Modelos Anidados { #body-nested-models }

Con **FastAPI**, puedes definir, validar, documentar y usar modelos profundamente anidados de manera arbitraria (gracias a Pydantic).

## Campos de lista { #list-fields }

Puedes definir un atributo como un subtipo. Por ejemplo, una `list` en Python:

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial001_py310.py hl[12] *}

Você também pode declarar uma resposta usando um simples `dict` arbitrário, declarando apenas o tipo das chaves e valores, sem usar um modelo Pydantic.

Isso é útil se você não souber os nomes de campo / atributo válidos (que seriam necessários para um modelo Pydantic) antecipadamente.

Neste caso, você pode usar `dict`:

{* ../../docs_src/extra_models/tutorial005_py310.py hl[6] *}

## Recapitulação { #recap }

///

## Sobrescribir los valores por defecto { #overriding-the-defaults }

Usando la información anterior, puedes usar la misma función de utilidad para generar el esquema de OpenAPI y sobrescribir cada parte que necesites.

También puedes declarar un response usando un `dict` arbitrario plano, declarando solo el tipo de las claves y valores, sin usar un modelo Pydantic.

Esto es útil si no conoces los nombres de los campos/atributos válidos (que serían necesarios para un modelo Pydantic) de antemano.

En este caso, puedes usar `dict`:

{* ../../docs_src/extra_models/tutorial005_py310.py hl[6] *}

## Recapitulación { #recap }

Você pode criar aplicações de produção com **FastAPI** agora mesmo (e provavelmente já vem fazendo isso há algum tempo), apenas certifique-se de usar uma versão que funcione corretamente com o resto do seu código.

## Fixe a sua versão de `fastapi` { #pin-your-fastapi-version }

Mas lembre-se que quando você importa `Query`, `Path`, `Header`, e outras de `fastapi`, elas são na verdade funções que retornam classes especiais.

///

/// info | Informação

Para declarar headers, você precisa usar `Header`, caso contrário, os parâmetros seriam interpretados como parâmetros de consulta.

///

## Conversão automática { #automatic-conversion }

# Testando a Base de Dados { #testing-a-database }

Você pode estudar sobre bases de dados, SQL e SQLModel na [documentação de SQLModel](https://sqlmodel.tiangolo.com/). 🤓

Aqui tem um mini [tutorial de como usar SQLModel com FastAPI](https://sqlmodel.tiangolo.com/tutorial/fastapi/). ✨