`Query`, `Path` y otras clases que verás más adelante son subclases de una clase común `Param`.

Todas ellas comparten los mismos parámetros para validación adicional y metadatos que has visto.

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/// note | Nota técnica

Cuando importas `Query`, `Path` y otros de `fastapi`, en realidad son funciones.

Que cuando se llaman, retornan instances de clases con el mismo nombre.

Con esto, incluso si recibes un request con datos duplicados, se convertirá en un conjunto de elementos únicos.

Y siempre que emitas esos datos, incluso si la fuente tenía duplicados, se emitirá como un conjunto de elementos únicos.

Y también se anotará/documentará en consecuencia.

## Modelos Anidados

Cada atributo de un modelo Pydantic tiene un tipo.

<img src="/img/tutorial/separate-openapi-schemas/image02.png">
</div>

Esto significa que **siempre tendrá un valor**, solo que a veces el valor podría ser `None` (o `null` en JSON).

Eso significa que, los clientes que usan tu API no tienen que comprobar si el valor existe o no, pueden **asumir que el campo siempre estará allí**, pero solo que en algunos casos tendrá el valor por defecto de `None`.

Si lo ejecutas con:

<div class="termy">

```console
$ python myapp.py
```

</div>

entonces la variable interna `__name__` en tu archivo, creada automáticamente por Python, tendrá como valor el string `"__main__"`.

Así que, la sección:

```Python
    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)
```

se ejecutará.

---

Esto no ocurrirá si importas ese módulo (archivo).

Mas então, embora você ainda não tenha os hambúrgueres, seu trabalho no caixa está "pausado" ⏸, porque você tem que esperar 🕙 seus hambúrgueres ficarem prontos.

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### Usa el form data

/// tip | Consejo

La instance de la clase de dependencia `OAuth2PasswordRequestForm` no tendrá un atributo `scope` con el string largo separado por espacios, en su lugar, tendrá un atributo `scopes` con la lista real de strings para cada scope enviado.

No estamos usando `scopes` en este ejemplo, pero la funcionalidad está ahí si la necesitas.

///

Específicamente, ver Uvicorn, Starlette y FastAPI comparados juntos (entre muchas otras herramientas).

Cuanto más simple sea el problema resuelto por la herramienta, mejor rendimiento tendrá. Y la mayoría de los benchmarks no prueban las funcionalidades adicionales proporcionadas por la herramienta.

La jerarquía es como:

* **Uvicorn**: un servidor ASGI
    * **Starlette**: (usa Uvicorn) un microframework web

Para estes casos, você pode utilizar a técnica do Python de "desempacotamento" de um `dict` utilizando `**dict_to_unpack`:

```Python
old_dict = {
    "old key": "old value",
    "second old key": "second old value",
}

Nosotros, como humanos, cometemos **errores**, todo el tiempo. El software casi *siempre* tiene **bugs** ocultos en diferentes lugares. 🐛

Y nosotros, como desarrolladores, seguimos mejorando el código a medida que encontramos esos bugs y a medida que implementamos nuevas funcionalidades (posiblemente agregando nuevos bugs también 😅).

### Errores Pequeños Manejados Automáticamente

/// note | Nota

Se você utilizar uma classe de Resposta sem media type, o FastAPI esperará que sua resposta não tenha conteúdo, então ele não irá documentar o formato da resposta na documentação OpenAPI gerada.

///

## Utilizando `ORJSONResponse`