¿Quieres tener un `id` y `email` y no tener un `username` en tu modelo? Claro. Puedes usar estas mismas herramientas.

¿Quieres solo tener un `str`? ¿O solo un `dict`? ¿O un instance de clase modelo de base de datos directamente? Todo funciona de la misma manera.

¿En realidad no tienes usuarios que inicien sesión en tu aplicación sino robots, bots u otros sistemas, que solo tienen un token de acceso? Una vez más, todo funciona igual.

Veamos cómo podemos hacer que esto funcione.

## pytest.mark.anyio { #pytest-mark-anyio }

Si queremos llamar funciones asíncronas en nuestros tests, nuestras funciones de test tienen que ser asíncronas. AnyIO proporciona un plugin útil para esto, que nos permite especificar que algunas funciones de test deben ser llamadas de manera asíncrona.

## HTTPX { #httpx }

propio sistema de despliegue** mientras te encargas tú mismo de los otros conceptos de despliegue.

Revisa el próximo capítulo para aprender sobre **FastAPI** con contenedores (por ejemplo, Docker y Kubernetes). Verás que esas herramientas tienen formas sencillas de resolver los otros **conceptos de despliegue** también. ✨...

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## Otro módulo con `APIRouter` { #another-module-with-apirouter }

Digamos que también tienes los endpoints dedicados a manejar "items" de tu aplicación en el módulo `app/routers/items.py`.

Tienes *path operations* para:

* `/items/`
* `/items/{item_id}`

Es toda la misma estructura que con `app/routers/users.py`.

# Modelos Extra { #extra-models }

Continuando con el ejemplo anterior, será común tener más de un modelo relacionado.

Esto es especialmente el caso para los modelos de usuario, porque:

* El **modelo de entrada** necesita poder tener una contraseña.
* El **modelo de salida** no debería tener una contraseña.
* El **modelo de base de datos** probablemente necesitaría tener una contraseña hasheada.

/// danger | Peligro

No puede manejar muy bien modelos anidados. Entonces, si el cuerpo JSON en la request es un objeto JSON que tiene campos internos que a su vez son objetos JSON anidados, no puede ser documentado y validado apropiadamente.

/// check | Inspiró a **FastAPI** a

Usar tipos de Python para tener un gran soporte del editor.

Tener un poderoso sistema de inyección de dependencias. Encontrar una forma de minimizar la repetición de código.

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El *modelo de datos* `HeroUpdate` es algo especial, tiene **todos los mismos campos** que serían necesarios para crear un nuevo héroe, pero todos los campos son **opcionales** (todos tienen un valor por defecto). De esta forma, cuando actualices un héroe, puedes enviar solo los campos que deseas actualizar.

/// tip | Consejo

Un archivo que comienza con un punto (`.`) es un archivo oculto en sistemas tipo Unix, como Linux y macOS.

Pero un archivo dotenv realmente no tiene que tener ese nombre exacto.

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Pydantic tiene soporte para leer desde estos tipos de archivos usando un paquete externo. Puedes leer más en [Pydantic Settings: Dotenv (.env) support](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/pydantic_settings/#dotenv-env-support).

Hello Wade Wilson from Python
```

</div>

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Dado que las variables de entorno pueden configurarse fuera del código, pero pueden ser leídas por el código, y no tienen que ser almacenadas (committed en `git`) con el resto de los archivos, es común usarlas para configuraciones o **ajustes**.

Ahora, si generas el cliente de nuevo, verás que tiene los nombres de métodos mejorados:

<img src="/img/tutorial/generate-clients/image07.png">

Como ves, los nombres de métodos ahora tienen el tag y luego el nombre de la función, ahora no incluyen información del path de la URL y la operación HTTP.