Aqui estão várias maneiras de fazer isso.

## Dados extras de JSON Schema em modelos Pydantic { #extra-json-schema-data-in-pydantic-models }

Você pode declarar `examples` para um modelo Pydantic que serão adicionados ao JSON Schema gerado.

{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial001_py310.py hl[13:24] *}

Essas informações extras serão adicionadas como estão ao **JSON Schema** de saída para esse modelo e serão usadas na documentação da API.

Ahora mismo los nombres de los métodos generados como `createItemItemsPost` no se ven muy limpios:

```TypeScript
ItemsService.createItemItemsPost({name: "Plumbus", price: 5})
```

...eso es porque el generador del cliente usa el **operation ID** interno de OpenAPI para cada *path operation*.

Ao usar um `response_model` ou tipo de retorno, o FastAPI não usará o `jsonable_encoder` para converter os dados (o que seria mais lento) nem a classe `JSONResponse`.

Em vez disso, ele pega os bytes JSON gerados com o Pydantic usando o modelo de resposta (ou tipo de retorno) e retorna uma `Response` com o media type correto para JSON diretamente (`application/json`).

## Notas { #notes }

Obtendo dados de:

* O path como parâmetros.
* Cabeçalhos.
* Cookies.
* etc.

E ao fazer isso, o **FastAPI** está validando as informações, convertendo-as e gerando documentação para a sua API automaticamente.

Porém há situações em que você possa precisar acessar o objeto `Request` diretamente.

## Detalhes sobre o objeto `Request` { #details-about-the-request-object }

Como `item.model_dump(exclude_unset=True)`.

Isso geraria um `dict` com apenas os dados que foram definidos ao criar o modelo `item`, excluindo os valores padrão.

Então, você pode usar isso para gerar um `dict` com apenas os dados definidos (enviados na solicitação), omitindo valores padrão:

{* ../../docs_src/body_updates/tutorial002_py310.py hl[32] *}

///

## Declare mais metadados { #declare-more-metadata }

Você pode adicionar mais informações sobre o parâmetro.

Essas informações serão incluídas no OpenAPI gerado e usadas pelas interfaces de documentação e por ferramentas externas.

/// note | Nota

Tenha em mente que ferramentas diferentes podem ter níveis diferentes de suporte ao OpenAPI.

Com isso, mesmo que você receba uma requisição contendo dados duplicados, ela será convertida em um conjunto de itens exclusivos.

E sempre que você enviar esses dados como resposta, mesmo se a fonte tiver duplicatas, eles serão gerados como um conjunto de itens exclusivos.

E também teremos anotações/documentação em conformidade.

## Modelos aninhados { #nested-models }

Cada atributo de um modelo Pydantic tem um tipo.

## OpenAPI condicional com configurações e variáveis de ambiente { #conditional-openapi-from-settings-and-env-vars }

Você pode usar facilmente as mesmas configurações do Pydantic para configurar sua OpenAPI gerada e as interfaces de usuário da documentação.

Por exemplo:

{* ../../docs_src/conditional_openapi/tutorial001_py310.py hl[6,11] *}

Aqui declaramos a configuração `openapi_url` com o mesmo padrão de `"/openapi.json"`.

///

O retorno gerado no OpenAPI para esta *operação de rota* será:

```JSON hl_lines="3-12"
{
    "responses": {
        "404": {
            "description": "Additional Response",
            "content": {

## URLs de documentação do OpenAPI { #openapi-docs-urls }