Aquí hay algunas ideas posibles:

* Un "Contenedor de Inicio" en Kubernetes que se ejecuta antes de tu contenedor de aplicación
* Un script de bash que ejecuta los pasos previos y luego inicia tu aplicación
    * Aún necesitarías una forma de iniciar/reiniciar *ese* script de bash, detectar errores, etc.

Y luego en nuestro código, hacemos parse de ese contenido YAML directamente, y nuevamente estamos usando el mismo modelo Pydantic para validar el contenido YAML:

{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial007_py310.py hl[24:31] *}

/// tip | Consejo

Aquí reutilizamos el mismo modelo Pydantic.

## JSON Lines { #json-lines }

En estos casos, es común enviar "**JSON Lines**", que es un formato donde envías un objeto JSON por línea.

Una response tendría un tipo de contenido `application/jsonl` (en lugar de `application/json`) y el response body sería algo como:

```json
{"name": "Plumbus", "description": "A multi-purpose household device."}

`PUT` é usado para receber dados que devem substituir os dados existentes.

### Aviso sobre a substituição { #warning-about-replacing }

Isso significa que, se você quiser atualizar o item `bar` usando `PUT` com um corpo contendo:

```Python
{
    "name": "Barz",
    "price": 3,
    "description": None,
}
```

como ele não inclui o atributo já armazenado `"tax": 20.2`, o modelo de entrada assumiria o valor padrão de `"tax": 10.5`.

Em contraste com a "**imagem de contêiner**" que contém os conteúdos estáticos armazenados, um "**contêiner**" normalmente se refere à instância rodando, a coisa que está sendo **executada**.

Si los passwords no coinciden, devolvemos el mismo error.

#### Hashing de passwords { #password-hashing }

"Hacer hash" significa: convertir algún contenido (un password en este caso) en una secuencia de bytes (solo un string) que parece un galimatías.

Siempre que pases exactamente el mismo contenido (exactamente el mismo password) obtienes exactamente el mismo galimatías.

Pero no puedes convertir del galimatías al password.

)
```

O más exactamente, usando `user_dict` directamente, con cualquier contenido que pueda tener en el futuro:

```Python
UserInDB(
    username = user_dict["username"],
    password = user_dict["password"],
    email = user_dict["email"],
    full_name = user_dict["full_name"],
)
```

#### Un modelo Pydantic a partir del contenido de otro { #a-pydantic-model-from-the-contents-of-another }

Por exemplo, ele não recebe objetos `datetime`, pois estes objetos não são compatíveis com JSON.

Então, um objeto `datetime` teria que ser convertido em um `str` contendo os dados no [formato ISO](https://en.wikipedia.org/wiki/ISO_8601).

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

labels.group_list_name=Nombre
labels.group_name=Nombre
labels.group_title_details=Grupo
labels.related_content_configuration=Contenido relacionado
labels.related_content_content=Contenido
labels.related_content_list_term=Término de búsqueda
labels.related_content_term=Término de búsqueda
labels.related_content_title_details=Contenido relacionado
labels.related_query_configuration=Consulta relacionada
labels.related_query_list_term=Término de búsqueda

Este parâmetro recebe um `dict`, as chaves são os códigos de status para cada retorno, como por exemplo `200`, e os valores são um outro `dict` com a informação de cada um deles.

Cada um desses `dict` de retorno pode ter uma chave `model`, contendo um modelo do Pydantic, assim como o `response_model`.

O **FastAPI** pegará este modelo, gerará o esquema JSON dele e incluirá no local correto do OpenAPI.