Esse desacoplamento de partes, e sendo um "microframework" que pode ser extendido para cobrir exatamente o que é necessário era um recurso chave que eu queria manter.

Dada a simplicidade do Flask, parecia uma ótima opção para construção de APIs. A próxima coisa a procurar era um "Django REST Framework" para Flask.

/// check | **FastAPI** inspirado para

Ser um microframework. Fazer ele fácil para misturar e combinar com ferramentas e partes necessárias.

Debido a que este archivo está en el mismo paquete, puedes usar importaciones relativas para importar el objeto `app` desde el módulo `main` (`main.py`):

{* ../../docs_src/app_testing/test_main.py hl[3] *}

...y tener el código para las pruebas tal como antes.

## Pruebas: ejemplo extendido

Ahora extiende este ejemplo y añade más detalles para ver cómo escribir pruebas para diferentes partes.

### Archivo de aplicación **FastAPI** extendido

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 `typing.Dict` (ou simplesmente dict no Python 3.9 e superior):

{* ../../docs_src/extra_models/tutorial005.py hl[1,8] *}

## Em resumo

Use vários modelos Pydantic e herde livremente para cada caso.

MAAO,CAAE,KAGVlK,KAAMkK,EAAwB,SAAU2F,EAAenR,GACtD,MAAO,CAAEA,EAAS,KAGnBqB,GAAImK,EAAwB,SAAU2F,EAAenR,EAAQyL,GAC5D,MAAO,CAAEA,EAAW,EAAIA,EAAWzL,EAASyL,KAG7ClK,KAAMiK,EAAwB,SAAUE,EAAc1L,GAErD,IADA,IAAIpB,EAAI,EACAA,EAAIoB,EAAQpB,GAAK,EACxB8M,EAAarO,KAAMuB,GAEpB,OAAO8M,IAGRhK,IAAK8J,EAAwB,SAAUE,EAAc1L,GAEpD,IADA,IAAIpB,EAAI,EACAA,EAAIoB,EAAQpB,GAAK,EACxB8M,EAAarO,KAAMuB,GAEpB,OAAO8M,IAGR0F,GAAI5F,EAAwB,SAAUE,EAAc1L,EAAQyL,GAC3D,IAAI7M,EAUJ,IAPCA,EADI6M,EAAW,EACXA,EAAWzL,EACOA,EAAXyL,EACPzL,EAEAyL,E...

        dstIndex += writeHeaderWireFormat(dst, dstIndex);

        this.byteCount = writeBytesWireFormat(dst, dstIndex);
        dstIndex += this.byteCount;
        dstIndex += pad8(dstIndex);

        this.length = dstIndex - start;

        int len = this.length;

        if (this.next != null) {
            final int nextStart = dstIndex;

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 `typing.Dict` (o solo `dict` en Python 3.9 y posteriores):

{* ../../docs_src/extra_models/tutorial005_py39.py hl[6] *}


## Recapitulación

Usa múltiples modelos Pydantic y hereda libremente para cada caso.

* Suporte do editor de texto (compleção, etc), inclusive para modelos aninhados
* Conversão de dados
* Validação de dados
* Documentação automatica

## Tipos especiais e validação

Além dos tipos singulares normais como `str`, `int`, `float`, etc. Você também pode usar tipos singulares mais complexos que herdam de `str`.

Imaginemos que tienes algunos **modelos de machine learning** que quieres usar para manejar requests. 🤖

Los mismos modelos son compartidos entre requests, por lo que no es un modelo por request, o uno por usuario o algo similar.

Imaginemos que cargar el modelo puede **tomar bastante tiempo**, porque tiene que leer muchos **datos del disco**. Entonces no quieres hacerlo para cada request.

```Python
= None
```

Ou com:

```Python
= Query(default=None)
```

E irá utilizar o `None` para detectar que o parâmetro de consulta não é obrigatório.

O `Union` é apenas para permitir que seu editor de texto lhe dê um melhor suporte.

///

Então, podemos passar mais parâmetros para `Query`. Neste caso, o parâmetro `max_length` que se aplica a textos:

```Python
q: str = Query(default=None, max_length=50)

También puedes crear una variable de entorno solo para una **invocación específica de un programa**, que está disponible solo para ese programa, y solo durante su duración.

Para hacer eso, créala justo antes del programa en sí, en la misma línea:

<div class="termy">

```console