Entonces, lo que haremos a continuación es agregar el código para documentar cómo debería verse esa *API externa* para recibir el callback de *tu API*.

Esa documentación aparecerá en la Swagger UI en `/docs` en tu API, y permitirá a los desarrolladores externos saber cómo construir la *API externa*.

    ;;
  restart|force-reload)
	if [ -f "$PID_FILE" ]; then
		$0 stop
		sleep 1
	fi
	$0 start
	;;
  *)
	log_success_msg "Usage: $0 {start|stop|restart|force-reload|status}"
	exit 1
	;;
esac

| `summary` | `str` | Um breve resumo da API. <small>Disponível desde OpenAPI 3.1.0, FastAPI 0.99.0.</small> |
| `description` | `str` | Uma breve descrição da API. Pode usar Markdown. |
| `version` | `string` | A versão da API. Esta é a versão da sua aplicação, não do OpenAPI. Por exemplo, `2.5.0`. |
| `terms_of_service` | `str` | Uma URL para os Termos de Serviço da API. Se fornecido, deve ser uma URL. |

labels.error_title=Erro
labels.system_error_title=Erro do sistema
labels.contact_site_admin=Entre em contato com o administrador do site.
labels.request_error_title=O formato da solicitação está incorreto.
labels.bad_request=A solicitação para a URL está incorreta.
labels.page_not_found_title=Página não encontrada.
labels.check_url=Verifique a URL.
labels.user_name=Nome de usuário
labels.login=Login

import boto3

s3 = boto3.client('s3',
                  endpoint_url='http://localhost:9000',
                  aws_access_key_id='minio',
                  aws_secret_access_key='minio123',
                  region_name='us-east-1')

r = s3.select_object_content(
    Bucket='mycsvbucket',
    Key='sampledata/TotalPopulation.csv.gz',
    ExpressionType='SQL',
    Expression="select * from s3object s where s.Location like '%United States%'",

Se não souber, você aprenderá o que é uma "senha hash" nos [capítulos de segurança](security/simple-oauth2.md#password-hashing){.internal-link target=_blank}.

///

## Múltiplos modelos

Aqui está uma ideia geral de como os modelos poderiam parecer com seus campos de senha e os lugares onde são usados:

{* ../../docs_src/extra_models/tutorial001.py hl[9,11,16,22,24,29:30,33:35,40:41] *}

### Sobre `**user_in.dict()`

``` hl_lines="5"
.
├── app
│   ├── __init__.py
│   ├── main.py
│   └── test_main.py
```

Como esse arquivo está no mesmo pacote, você pode usar importações relativas para importar o objeto `app` do módulo `main` (`main.py`):

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

...e ter o código para os testes como antes.

## Como Começar

Existem duas maneiras de testar o Fess. A primeira é baixar e instalar você mesmo. A segunda é usar [Docker](https://www.docker.com/products/docker-engine).

### Baixar e Instalar/Executar

O Fess 14.17 já está disponível e pode ser baixado na [página de lançamentos](https://github.com/codelibs/fess/releases "download"). As opções de download incluem: deb, rpm, zip.

Os comandos a seguir mostram como usar o download em formato zip:

{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial006.py hl[19:36,39:40] *}

Nesse exemplo, nós não declaramos nenhum modelo do Pydantic. Na verdade, o corpo da requisição não está nem mesmo <abbr title="convertido de um formato plano, como bytes, para objetos Python">analisado</abbr> como JSON, ele é lido diretamente como `bytes` e a função `magic_data_reader()` seria a responsável por analisar ele de alguma forma.

## Cuerpos de `dict`s arbitrarios

También puedes declarar un cuerpo como un `dict` con claves de algún tipo y valores de algún otro tipo.

De esta manera, no tienes que saber de antemano cuáles son los nombres válidos de campo/atributo (como sería el caso con modelos Pydantic).

Esto sería útil si deseas recibir claves que aún no conoces.

---