## Универсальная поддержка редактора

И вы получаете поддержку редактора везде.

Даже для элементов внутри списков:

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

Вы не могли бы получить такую поддержку редактора, если бы работали напрямую с `dict`, а не с моделями Pydantic.

En utilisant cette même astuce, vous pouvez utiliser un modèle Pydantic pour définir le schéma JSON qui est ensuite inclus dans la section de schéma OpenAPI personnalisée pour le *chemin* concerné.

Et vous pouvez le faire même si le type de données dans la requête n'est pas au format JSON.

from pydantic import BaseModel

# Deklarieren Sie eine Variable als ein `str`
# und bekommen Sie Editor-Unterstütung innerhalb der Funktion
def main(user_id: str):
    return user_id


# Ein Pydantic-Modell
class User(BaseModel):
    id: int
    name: str
    joined: date
```

Das kann nun wie folgt verwendet werden:

```Python
my_user: User = User(id=3, name="John Doe", joined="2018-07-19")

Importieren Sie `BaseSettings` aus Pydantic und erstellen Sie eine Unterklasse, ganz ähnlich wie bei einem Pydantic-Modell.

Auf die gleiche Weise wie bei Pydantic-Modellen deklarieren Sie Klassenattribute mit Typannotationen und möglicherweise Defaultwerten.

Sie können dieselben Validierungs-Funktionen und -Tools verwenden, die Sie für Pydantic-Modelle verwenden, z. B. verschiedene Datentypen und zusätzliche Validierungen mit `Field()`.

///

## Embeber un solo parámetro de cuerpo

Supongamos que solo tienes un único parámetro de cuerpo `item` de un modelo Pydantic `Item`.

Por defecto, **FastAPI** esperará su cuerpo directamente.

Pero si deseas que espere un JSON con una clave `item` y dentro de ella los contenidos del modelo, como lo hace cuando declaras parámetros de cuerpo extra, puedes usar el parámetro especial `Body` `embed`:

```Python

///

/// tip | Consejo

Si te estás preguntando, "AlexNet", "ResNet" y "LeNet" son solo nombres de <abbr title="Técnicamente, arquitecturas de modelos de Deep Learning">modelos</abbr> de Machine Learning.

///

### Declarar un *path parameter*

Luego crea un *path parameter* con una anotación de tipo usando la clase enum que creaste (`ModelName`):

///

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

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

{* ../../docs_src/first_steps/tutorial001.py hl[8] *}

Você pode retornar um `dict`, `list` e valores singulares como `str`, `int`, etc.

Você também pode devolver modelos Pydantic (você verá mais sobre isso mais tarde).

Existem muitos outros objetos e modelos que serão convertidos automaticamente para JSON (incluindo ORMs, etc). Tente usar seus favoritos, é altamente provável que já sejam compatíveis.

## Recapitulando

{* ../../docs_src/first_steps/tutorial001.py hl[8] *}

Puedes retornar un `dict`, `list`, valores singulares como `str`, `int`, etc.

También puedes retornar modelos de Pydantic (verás más sobre eso más adelante).

Hay muchos otros objetos y modelos que serán automáticamente convertidos a JSON (incluyendo ORMs, etc). Intenta usar tus favoritos, es altamente probable que ya sean compatibles.

## Recapitulación

/// info | Información

Ten en cuenta que el `TestClient` recibe datos que pueden ser convertidos a JSON, no modelos de Pydantic.

Si tienes un modelo de Pydantic en tu prueba y quieres enviar sus datos a la aplicación durante las pruebas, puedes usar el `jsonable_encoder` descrito en [Codificador Compatible con JSON](encoder.md){.internal-link target=_blank}.