Sin embargo, podemos declarar el esquema esperado para el cuerpo del request.

### Tipo de contenido personalizado de OpenAPI

Usando este mismo truco, podrías usar un modelo Pydantic para definir el esquema JSON que luego se incluye en la sección personalizada del esquema OpenAPI para la *path operation*.

Y podrías hacer esto incluso si el tipo de datos en el request no es JSON.

```

significa:

* Partiendo en el mismo paquete en el que este módulo (el archivo `app/main.py`) habita (el directorio `app/`)...
* busca el subpaquete `routers` (el directorio en `app/routers/`)...
* y de él, importa el submódulo `items` (el archivo en `app/routers/items.py`) y `users` (el archivo en `app/routers/users.py`)...

2. `pydantic.dataclasses` es un reemplazo directo para `dataclasses`.

3. El dataclass `Author` incluye una lista de dataclasses `Item`.

4. El dataclass `Author` se usa como el parámetro `response_model`.

5. Puedes usar otras anotaciones de tipos estándar con dataclasses como el request body.

    En este caso, es una lista de dataclasses `Item`.

*temporal* para extraer el código de estado (también cookies y headers), y los pondrá en el response final que contiene el valor que devolviste, filtrado por cualquier `response_model`.

También puedes declarar el parámetro `Response` en dependencias y establecer el código de estado en ellas. Pero ten en cuenta que el último establecido prevalecerá....

Recibe un objeto, como un modelo de Pydantic, y devuelve una versión compatible con JSON:

{* ../../docs_src/encoder/tutorial001_py310.py hl[4,21] *}

En este ejemplo, convertiría el modelo de Pydantic a un `dict`, y el `datetime` a un `str`.

El resultado de llamarlo es algo que puede ser codificado con la función estándar de Python <a href="https://docs.python.org/3/library/json.html#json.dumps" class="external-link" target="_blank">`json.dumps()`</a>.

# Extender OpenAPI

Hay algunos casos en los que podrías necesitar modificar el esquema de OpenAPI generado.

En esta sección verás cómo hacerlo.

## El proceso normal

El proceso normal (por defecto) es el siguiente.

Una aplicación (instance) de `FastAPI` tiene un método `.openapi()` que se espera que devuelva el esquema de OpenAPI.

Usará el código de estado por defecto o el que configures en tu *path operation*.

## Códigos de estado adicionales

Si quieres devolver códigos de estado adicionales aparte del principal, puedes hacerlo devolviendo un `Response` directamente, como un `JSONResponse`, y configurando el código de estado adicional directamente.

```

1. Comenzar desde la imagen base oficial de Python.

2. Establecer el directorio de trabajo actual a `/code`.

    Aquí es donde pondremos el archivo `requirements.txt` y el directorio `app`.

3. Copiar el archivo con los requisitos al directorio `/code`.

    Copiar **solo** el archivo con los requisitos primero, no el resto del código.

Aquí definimos la configuración `env_file` dentro de tu clase Pydantic `Settings`, y establecemos el valor en el nombre del archivo con el archivo dotenv que queremos usar.

### Creando el `Settings` solo una vez con `lru_cache`

Leer un archivo desde el disco es normalmente una operación costosa (lenta), por lo que probablemente quieras hacerlo solo una vez y luego reutilizar el mismo objeto de configuraciones, en lugar de leerlo para cada request.

Como viste en el capítulo anterior sobre [Conceptos de Despliegue](concepts.md){.internal-link target=_blank}, hay múltiples estrategias que puedes usar.

Aquí te mostraré cómo usar **Uvicorn** con **worker processes** usando el comando `fastapi` o el comando `uvicorn` directamente.

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