<artifactId>modello-maven-plugin</artifactId>
        <version>1.0.1</version>
        <configuration>
          <version>1.1.0</version>
          <models>
            <model>src/main/mdo/remote-resources.mdo</model>
          </models>
        </configuration>
      </plugin>
    </plugins>
  </build>

from typing import Annotated, Optional

from annotated_doc import Doc
from fastapi.openapi.models import OpenIdConnect as OpenIdConnectModel
from fastapi.security.base import SecurityBase
from starlette.exceptions import HTTPException
from starlette.requests import Request
from starlette.status import HTTP_401_UNAUTHORIZED


class OpenIdConnect(SecurityBase):
    """
    OpenID Connect authentication class. An instance of it would be used as a

    disabled = user_dict["disabled"],
    hashed_password = user_dict["hashed_password"],
)
```

/// info

For a more complete explanation of `**user_dict` check back in [the documentation for **Extra Models**](../extra-models.md#about-user-in-dict){.internal-link target=_blank}.

///

## Return the token { #return-the-token }

The response of the `token` endpoint must be a JSON object.

Disons que vous avez seulement un paramètre `item` dans le body, correspondant à un modèle Pydantic `Item`.

Par défaut, **FastAPI** attendra sa déclaration directement dans le body.

///

### `examples` no Pydantic e no FastAPI { #pydantic-and-fastapi-examples }

Quando você adiciona `examples` dentro de um modelo Pydantic, usando `schema_extra` ou `Field(examples=["something"])`, esse exemplo é adicionado ao **JSON Schema** para esse modelo Pydantic.

E esse **JSON Schema** do modelo Pydantic é incluído no **OpenAPI** da sua API e, então, é usado na UI da documentação.

///

### `examples` de Pydantic y FastAPI { #pydantic-and-fastapi-examples }

Cuando añades `examples` dentro de un modelo de Pydantic, usando `schema_extra` o `Field(examples=["algo"])`, ese ejemplo se añade al **JSON Schema** para ese modelo de Pydantic.

Y ese **JSON Schema** del modelo de Pydantic se incluye en el **OpenAPI** de tu API, y luego se usa en la interfaz de documentación.

We'll fix these things by adding a few **extra models**. Here's where SQLModel will shine. ✨

### Create Multiple Models { #create-multiple-models }

In **SQLModel**, any model class that has `table=True` is a **table model**.

And any model class that doesn't have `table=True` is a **data model**, these ones are actually just Pydantic models (with a couple of small extra features). 🤓

				})
			}
		}
	})

	var models []User
	if err := DB.Where("name in (?)", []string{"find"}).Find(&models).Error; err != nil || len(models) != 3 {
		t.Errorf("errors happened when query find with in clause: %v, length: %v", err, len(models))
	} else {
		for idx, user := range users {
			t.Run("FindWithInClause#"+strconv.Itoa(idx+1), func(t *testing.T) {
				CheckUser(t, models[idx], user)
			})
		}
	}

    hashed_password = user_dict["hashed_password"],
)
```

/// info | Información

Para una explicación más completa de `**user_dict` revisa en [la documentación para **Extra Models**](../extra-models.md#about-user-in-dict){.internal-link target=_blank}.

///

## Devolver el token { #return-the-token }

El response del endpoint `token` debe ser un objeto JSON.

## Response Adicional con `model` { #additional-response-with-model }

Puedes pasar a tus *decoradores de path operation* un parámetro `responses`.

Recibe un `dict`: las claves son los códigos de estado para cada response (como `200`), y los valores son otros `dict`s con la información para cada uno de ellos.

Cada uno de esos `dict`s de response puede tener una clave `model`, conteniendo un modelo de Pydantic, así como `response_model`.