E esses modelos estão compartilhando muitos dos dados e duplicando nomes e tipos de atributos.

Nós poderíamos fazer melhor.

Podemos declarar um modelo `UserBase` que serve como base para nossos outros modelos. E então podemos fazer subclasses desse modelo que herdam seus atributos (declarações de tipo, validação, etc.).

Toda conversão de dados, validação, documentação, etc. ainda funcionará normalmente.

* `tags: List[str] = []` tem um padrão de uma lista vazia: `[]`.

mas você pode querer omiti-los do resultado se eles não foram realmente armazenados.

Por exemplo, se você tem modelos com muitos atributos opcionais em um banco de dados NoSQL, mas não quer enviar respostas JSON muito longas cheias de valores padrão.

### Use o parâmetro `response_model_exclude_unset` { #use-the-response-model-exclude-unset-parameter }

Da mesma forma, este banco de dados não receberia um modelo Pydantic (um objeto com atributos), apenas um `dict`.

Você pode usar a função `jsonable_encoder` para resolver isso.

A função recebe um objeto, como um modelo Pydantic e retorna uma versão compatível com JSON:

### `UploadFile` { #uploadfile }

`UploadFile` tem os seguintes atributos:

* `filename`: Uma `str` com o nome do arquivo original que foi enviado (por exemplo, `myimage.jpg`).
* `content_type`: Uma `str` com o tipo de conteúdo (MIME type / media type) (por exemplo, `image/jpeg`).

* `tags: List[str] = []` tiene un valor por defecto de una list vacía: `[]`.

pero podrías querer omitirlos del resultado si no fueron en realidad almacenados.

Por ejemplo, si tienes modelos con muchos atributos opcionales en una base de datos NoSQL, pero no quieres enviar responses JSON muy largos llenos de valores por defecto.

### Usa el parámetro `response_model_exclude_unset` { #use-the-response-model-exclude-unset-parameter }

///

## Múltiples parámetros del cuerpo { #multiple-body-parameters }

En el ejemplo anterior, las *path operations* esperarían un cuerpo JSON con los atributos de un `Item`, como:

```JSON
{
    "name": "Foo",
    "description": "The pretender",
    "price": 42.0,
    "tax": 3.2
}
```

///

## Múltiplos parâmetros de corpo { #multiple-body-parameters }

No exemplo anterior, as *operações de rota* esperariam um JSON no corpo contendo os atributos de um `Item`, exemplo:

```JSON
{
    "name": "Foo",
    "description": "The pretender",
    "price": 42.0,
    "tax": 3.2
}
```

### `UploadFile` { #uploadfile }

`UploadFile` tiene los siguientes atributos:

* `filename`: Un `str` con el nombre original del archivo que fue subido (por ejemplo, `myimage.jpg`).
* `content_type`: Un `str` con el tipo de contenido (MIME type / media type) (por ejemplo, `image/jpeg`).

///

Ele possui toda a informação sobre a *operação de rota* e é usado para gerar a documentação automaticamente.

Ele inclui os atributos `tags`, `parameters`, `requestBody`, `responses`, etc.

Esse esquema específico para uma *operação de rota* normalmente é gerado automaticamente pelo **FastAPI**, mas você também pode estender ele.

/// tip | Dica

///

////

/// info | Informação

Na versão 1 do Pydantic a configuração era feita em uma classe interna `Config`, na versão 2 do Pydantic é feita em um atributo `model_config`. Esse atributo recebe um `dict`, e para ter autocompletar e erros inline você pode importar e usar `SettingsConfigDict` para definir esse `dict`.

///