Por lo tanto, podrías añadir datos adicionales al esquema generado automáticamente.

Por ejemplo, podrías decidir leer y validar el request con tu propio código, sin usar las funcionalidades automáticas de FastAPI con Pydantic, pero aún podrías querer definir el request en el esquema de OpenAPI.

Podrías hacer eso con `openapi_extra`:

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Então, você pode adicionar dados extras para o esquema gerado automaticamente.

Por exemplo, você poderia optar por ler e validar a requisição com seu próprio código, sem utilizar funcionalidades automatizadas do FastAPI com o Pydantic, mas você ainda pode quere definir a requisição no esquema OpenAPI.

Você pode fazer isso com `openapi_extra`:

## `OAuth2PasswordBearer` de **FastAPI**

**FastAPI** proporciona varias herramientas, en diferentes niveles de abstracción, para implementar estas funcionalidades de seguridad.

En este ejemplo vamos a usar **OAuth2**, con el flujo **Password**, usando un token **Bearer**. Hacemos eso utilizando la clase `OAuth2PasswordBearer`.

/// info | Información

## Generadores de Clientes y SDKs - Sponsor

También hay algunos generadores de Clientes y SDKs **respaldados por empresas** basados en OpenAPI (FastAPI), en algunos casos pueden ofrecerte **funcionalidades adicionales** además de SDKs/clientes generados de alta calidad.

///

### Crear el objeto `Settings`

Importa `BaseSettings` de Pydantic y crea una sub-clase, muy similar a un modelo de Pydantic.

De la misma forma que con los modelos de Pydantic, declaras atributos de clase con anotaciones de tipos, y posiblemente, valores por defecto.

`FastAPI` é na verdade uma sub-classe do `Starlette`. Então, se você já conhece ou usa Starlette, a maioria das funcionalidades se comportará da mesma forma.

Com **FastAPI**, você terá todos os recursos do **Starlette** (já que FastAPI é apenas um Starlette com esteróides):

Importe as ferramentas que nós precisamos de `passlib`.

Crie um "contexto" do PassLib. Este será usado para criar o hash e verificar as senhas.

/// tip | Dica

O contexto do PassLib também possui funcionalidades para usar diferentes algoritmos de hashing, incluindo algoritmos antigos que estão obsoletos, apenas para permitir verificá-los, etc.

Você pode utilizar todas as ferramentas e funcionalidades de validação que são utilizadas nos modelos do Pydantic, como tipos de dados diferentes e validações adicionei com `Field()`.

//// tab | Pydantic v2

{* ../../docs_src/settings/tutorial001.py hl[2,5:8,11] *}

////

//// tab | Pydantic v1

/// info

///

Este es un tutorial muy simple y corto, si deseas aprender sobre bases de datos en general, sobre SQL o más funcionalidades avanzadas, ve a la <a href="https://sqlmodel.tiangolo.com/" class="external-link" target="_blank">documentación de SQLModel</a>.

## Instalar `SQLModel`