## Máquina Servidor y Programa Servidor

Hay un pequeño detalle sobre los nombres que hay que tener en cuenta. 💡

La palabra "**servidor**" se utiliza comúnmente para referirse tanto al computador remoto/en la nube (la máquina física o virtual) como al programa que se está ejecutando en esa máquina (por ejemplo, Uvicorn).

Solo ten en cuenta que cuando leas "servidor" en general, podría referirse a una de esas dos cosas.

...e então o Swagger UI não mostrará mais o destaque de sintaxe:

<img src="/img/tutorial/extending-openapi/image03.png">

## Alterar o tema

Da mesma forma que você pode definir o tema de destaque de sintaxe com a chave `"syntaxHighlight.theme"` (observe que há um ponto no meio):

{* ../../docs_src/configure_swagger_ui/tutorial002.py hl[3] *}

Essa configuração alteraria o tema de cores de destaque de sintaxe:

Cada sección se basa gradualmente en las anteriores, pero está estructurada para separar temas, de manera que puedas ir directamente a cualquier sección específica para resolver tus necesidades específicas de API.

También está diseñado para funcionar como una referencia futura para que puedas volver y ver exactamente lo que necesitas.

## Ejecuta el código

...
```

Isso confirma que você está conseguindo fornecer arquivos estáticos do seu aplicativo e que você colocou os arquivos estáticos para a documentação no local correto.

Agora, podemos configurar o aplicativo para usar esses arquivos estáticos para a documentação.

### Desativar a documentação automática para arquivos estáticos

Et ajouter des annotations de types ne crée normalement pas de différence avec le comportement qui aurait eu lieu si elles n'étaient pas là.

Maintenant, imaginez que vous êtes en train de créer cette fonction, mais avec des annotations de type cette fois.

Au même moment que durant l'exemple précédent, vous essayez de déclencher l'auto-complétion et vous voyez :

<img src="/img/python-types/image02.png">

E você ainda terá os mesmos recursos que viu até agora:

* Ótimo suporte do editor.
* Conversão de dados das requisições recebidas.
* Conversão de dados para os dados da resposta.
* Validação de dados.
* Anotação e documentação automáticas.

## Outros tipos de dados

Aqui estão alguns dos tipos de dados adicionais que você pode usar:

* `UUID`:

{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial007.py hl[17:22,24] *}

Néanmoins, bien que nous n'utilisions pas la fonctionnalité par défaut, nous utilisons toujours un modèle Pydantic pour générer manuellement le schéma JSON pour les données que nous souhaitons recevoir en YAML.

E é possível que para seu caso de uso, a solução esteja em uma delas.

///

## Leia o Tutorial primeiro

Você ainda pode usar a maior parte dos recursos no **FastAPI** com o conhecimento do [Tutorial - Guia de Usuário](../tutorial/index.md){.internal-link target=_blank}.

E as próximas seções assumem que você já leu ele, e que você conhece suas ideias principais.

## Curso TestDriven.io

    * On n'écrit pas une application avec uniquement Uvicorn. Cela signifie que le code devrait inclure plus ou moins, au minimum, tout le code offert par Starlette (ou **FastAPI**). Et si on fait cela, l'application finale apportera les mêmes complications que si on avait utilisé un framework et que l'on avait minimisé la quantité de code et de bugs.

Existem alguns casos em que você pode precisar converter um tipo de dados (como um modelo Pydantic) para algo compatível com JSON (como um `dict`, `list`, etc).

Por exemplo, se você precisar armazená-lo em um banco de dados.

Para isso, **FastAPI** fornece uma função `jsonable_encoder()`.

## Usando a função `jsonable_encoder`

Vamos imaginar que você tenha um banco de dados `fake_db` que recebe apenas dados compatíveis com JSON.