Todo se combinará e incluirá en tu OpenAPI, y se mostrará en la documentación de la API:

<img src="/img/tutorial/additional-responses/image01.png">

## Combina responses predefinidos y personalizados

Es posible que desees tener algunos responses predefinidos que se apliquen a muchas *path operations*, pero que quieras combinarlos con responses personalizados necesarios por cada *path operation*.

En este caso, la lista tendría que incluir `http://localhost:8080` para que el frontend `:8080` funcione correctamente.

## Comodines

También es posible declarar la lista como `"*"` (un "comodín") para decir que todos están permitidos.

    hashed_password = hashed_password,
)
```

/// warning | Advertencia

Las funciones adicionales de soporte `fake_password_hasher` y `fake_save_user` son solo para demostrar un posible flujo de datos, pero por supuesto no proporcionan ninguna seguridad real.

///

## Reducir duplicación

Reducir la duplicación de código es una de las ideas centrales en **FastAPI**.

Sempre que você passar exatamente o mesmo conteúdo (exatamente a mesma senha), você obterá exatamente o mesmo resultado.

Mas não é possível converter os caracteres sem sentido de volta para a senha original.

### Por que usar hashing de senhas

Se o seu banco de dados for roubado, o invasor não terá as senhas em texto puro dos seus usuários, apenas os hashes.

Pero en algún punto, no hubo otra opción que crear algo que proporcionara todas estas funcionalidades, tomando las mejores ideas de herramientas previas y combinándolas de la mejor manera posible, usando funcionalidades del lenguaje que ni siquiera estaban disponibles antes (anotaciones de tipos de Python 3.6+).

## Herramientas previas

/// warning | Aviso

Antes de definir `convert_underscores` como `False`, lembre-se de que alguns proxies e servidores HTTP não permitem o uso de cabeçalhos com sublinhados.

///

## Cabeçalhos duplicados

É possível receber cabeçalhos duplicados. Isso significa, o mesmo cabeçalho com vários valores.

Você pode definir esses casos usando uma lista na declaração de tipo.

     * repository. It is worth to point out that merging does not simply choose one of the input repositories and
     * discards the others but actually combines their possibly different policies.
     *
     * @param repositories The original repositories, may be {@code null}.
     * @return The effective repositories or {@code null} if the input was {@code null}.
     */

be reported to TensorFlow’s Project Stewards, Thea Lamkin (******@****.***) and Joana Carrasqueira (******@****.***). The Project Steward will determine whether the Code of Conduct was violated, and will issue an appropriate sanction, possibly including a written warning or expulsion from the project, project sponsored spaces, or project forums. We ask that you make a good-faith effort to resolve your conflict via the conflict resolution policy before submitting a report.

Violations...

Because of that, the JSON Schema for a model can be different depending on if it's used for **input or output**:

* for **input** the `description` will **not be required**
* for **output** it will be **required** (and possibly `None`, or in JSON terms, `null`)

### Model for Output in Docs { #model-for-output-in-docs }

You can check the output model in the docs too, **both** `name` and `description` are marked as **required** with a **red asterisk**:

También puedes usar `File()` con `UploadFile`, por ejemplo, para establecer metadatos adicionales:

{* ../../docs_src/request_files/tutorial001_03_an_py39.py hl[9,15] *}

## Subidas de Múltiples Archivos

Es posible subir varios archivos al mismo tiempo.

Estarían asociados al mismo "campo de formulario" enviado usando "form data".

Para usar eso, declara una lista de `bytes` o `UploadFile`: