# Header Parameter Models { #header-parameter-models }

If you have a group of related **header parameters**, you can create a **Pydantic model** to declare them.

This would allow you to **re-use the model** in **multiple places** and also to declare validations and metadata for all the parameters at once. 😎

/// note

This is supported since FastAPI version `0.115.0`. 🤓

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* Documentación automática de modelos de datos con <a href="https://json-schema.org/" class="external-link" target="_blank"><strong>JSON Schema</strong></a> (ya que OpenAPI en sí mismo está basado en JSON Schema).

/// tip | Dica

A própria `JSONResponse` é uma subclasse de `Response`.

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E quando você retorna uma `Response`, o **FastAPI** vai repassá-la diretamente.

Ele não vai fazer conversões de dados com modelos do Pydantic, não irá converter a tipagem de nenhum conteúdo, etc.

Isso te dá bastante flexibilidade. Você pode retornar qualquer tipo de dado, sobrescrever qualquer declaração e validação nos dados, etc.

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/// tip | Dica



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	Se você está se perguntando, "AlexNet", "ResNet", e "LeNet" são apenas nomes de <abbr title="técnicamente, modelos de arquitetura de Deep Learning">modelos</abbr> de Machine Learning (aprendizado de máquina).

### Declare um *parâmetro de rota*

Logo, crie um *parâmetro de rota* com anotações de tipo usando a classe enum que você criou (`ModelName`):

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### Pydantic- und FastAPI-`examples`

Wenn Sie `examples` innerhalb eines Pydantic-Modells hinzufügen, indem Sie `schema_extra` oder `Field(examples=["something"])` verwenden, wird dieses Beispiel dem **JSON-Schema** für dieses Pydantic-Modell hinzugefügt.

Und dieses **JSON-Schema** des Pydantic-Modells ist in der **OpenAPI** Ihrer API enthalten und wird dann in der Benutzeroberfläche der Dokumentation verwendet.

    * ...e outros.

Toda a validação é controlada pelo robusto e bem estabelecido **Pydantic**.

### Segurança e autenticação

Segurança e autenticação integradas. Sem nenhum compromisso com bancos de dados ou modelos de dados.

Todos os esquemas de seguranças definidos no OpenAPI, incluindo:

* HTTP Basic.

# Devolver una Response Directamente

Cuando creas una *path operation* en **FastAPI**, normalmente puedes devolver cualquier dato desde ella: un `dict`, una `list`, un modelo de Pydantic, un modelo de base de datos, etc.

Por defecto, **FastAPI** convertiría automáticamente ese valor de retorno a JSON usando el `jsonable_encoder` explicado en [JSON Compatible Encoder](../tutorial/encoder.md){.internal-link target=_blank}.

/// warning | Attention

Lorsque vous renvoyez une `Response` directement, comme dans l'exemple ci-dessus, elle sera renvoyée directement.

Elle ne sera pas sérialisée avec un modèle.

Assurez-vous qu'il contient les données souhaitées et que les valeurs soient dans un format JSON valides (si vous utilisez une `JSONResponse`).

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/// note | Détails techniques

# Form Models { #form-models }

You can use **Pydantic models** to declare **form fields** in FastAPI.

/// info

To use forms, first install <a href="https://github.com/Kludex/python-multipart" class="external-link" target="_blank">`python-multipart`</a>.

Make sure you create a [virtual environment](../virtual-environments.md){.internal-link target=_blank}, activate it, and then install it, for example:

```console
$ pip install python-multipart
```

## Nested Models { #nested-models }

Each attribute of a Pydantic model has a type.

But that type can itself be another Pydantic model.

So, you can declare deeply nested JSON "objects" with specific attribute names, types and validations.

All that, arbitrarily nested.

### Define a submodel { #define-a-submodel }

For example, we can define an `Image` model: