{* ../../docs_src/extra_models/tutorial001_py310.py hl[7,9,14,20,22,27:28,31:33,38:39] *}

/// info | Información

En Pydantic v1 el método se llamaba `.dict()`, fue deprecado (pero aún soportado) en Pydantic v2, y renombrado a `.model_dump()`.

Los ejemplos aquí usan `.dict()` para compatibilidad con Pydantic v1, pero deberías usar `.model_dump()` en su lugar si puedes usar Pydantic v2.

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### `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`).

En este caso, podrías querer documentar cómo esa API externa *debería* verse. Qué *path operation* debería tener, qué cuerpo debería esperar, qué response debería devolver, etc.

## El flujo `password`

Ahora retrocedamos un poco y entendamos qué es todo eso.

El "flujo" `password` es una de las formas ("flujos") definidas en OAuth2, para manejar la seguridad y la autenticación.

OAuth2 fue diseñado para que el backend o la API pudieran ser independientes del servidor que autentica al usuario.

Pero en este caso, la misma aplicación de **FastAPI** manejará la API y la autenticación.

Pasa las claves y valores del dict `second_user_data` directamente como argumentos de clave-valor, equivalente a: `User(id=4, name="Mary", joined="2018-11-30")`

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### Soporte del editor

Todo el framework fue diseñado para ser fácil e intuitivo de usar, todas las decisiones fueron probadas en múltiples editores incluso antes de comenzar el desarrollo, para asegurar la mejor experiencia de desarrollo.

Entonces, para cualquier llamada subsiguiente de `get_settings()` en las dependencias de los próximos requests, en lugar de ejecutar el código interno de `get_settings()` y crear un nuevo objeto `Settings`, devolverá el mismo objeto que fue devuelto en la primera llamada, una y otra vez.

#### Detalles Técnicos de `lru_cache`

También obtendrás autocompletado para el payload a enviar:

<img src="/img/tutorial/generate-clients/image03.png">

/// tip | Consejo

Nota el autocompletado para `name` y `price`, que fue definido en la aplicación de FastAPI, en el modelo `Item`.

///

Tendrás errores en línea para los datos que envíes:

<img src="/img/tutorial/generate-clients/image04.png">

```JSON
{
    "name": "Foo",
    "price": 50.2
}
```

/// info | Información

En Pydantic v1 el método se llamaba `.dict()`, fue deprecado (pero aún soportado) en Pydantic v2, y renombrado a `.model_dump()`.

Los ejemplos aquí usan `.dict()` para compatibilidad con Pydantic v1, pero deberías usar `.model_dump()` en su lugar si puedes usar Pydantic v2.

**SQLModel** está construido sobre <a href="https://www.sqlalchemy.org/" class="external-link" target="_blank">SQLAlchemy</a> y Pydantic. Fue creado por el mismo autor de **FastAPI** para ser la combinación perfecta para aplicaciones de FastAPI que necesiten usar **bases de datos SQL**.

/// tip | Consejo

Incluirá todas las rutas de ese router como parte de ella.

/// note | Detalles Técnicos

En realidad creará internamente una *path operation* para cada *path operation* que fue declarada en el `APIRouter`.

Así, detrás de escena, funcionará como si todo fuera la misma única aplicación.

///

/// check | Revisa

No tienes que preocuparte por el rendimiento al incluir routers.