<div class="termy">

```console
$ pip install pydantic-settings
---> 100%
```

</div>

It also comes included when you install the `all` extras with:

<div class="termy">

```console
$ pip install "fastapi[all]"
---> 100%
```

</div>

/// info

Para entender las variables de entorno, puedes leer [Variables de Entorno](../environment-variables.md){.internal-link target=_blank}.

///

## Tipos y validación

Estas variables de entorno solo pueden manejar strings de texto, ya que son externas a Python y tienen que ser compatibles con otros programas y el resto del sistema (e incluso con diferentes sistemas operativos, como Linux, Windows, macOS).

Hug tinha um incomum, interessante recurso: usando o mesmo framework, é possível criar tanto APIs como CLIs.

Como é baseado nos padrões anteriores de frameworks web síncronos (WSGI), ele não pode controlar _Websockets_ e outras coisas, embora ele ainda tenha uma alta performance também.

/// info

				<exclusion>
					<groupId>org.opensearch.plugin</groupId>
					<artifactId>reindex-client</artifactId>
				</exclusion>
				<exclusion>
					<groupId>org.opensearch.plugin</groupId>
					<artifactId>mapper-extras-client</artifactId>
				</exclusion>
				<exclusion>
					<groupId>org.opensearch.plugin</groupId>
					<artifactId>aggs-matrix-stats-client</artifactId>
				</exclusion>
				<exclusion>

* [Forbid Extra Query Parameters](https://fastapi.tiangolo.com/tutorial/query-param-models/#forbid-extra-query-parameters)
* [Forbid Extra Headers](https://fastapi.tiangolo.com/tutorial/header-param-models/#forbid-extra-headers)
* [Forbid Extra Cookies](https://fastapi.tiangolo.com/tutorial/cookie-param-models/#forbid-extra-cookies)

### Features

# Declarar Ejemplos de Request

Puedes declarar ejemplos de los datos que tu aplicación puede recibir.

Aquí tienes varias formas de hacerlo.

## Datos extra de JSON Schema en modelos de Pydantic

Puedes declarar `examples` para un modelo de Pydantic que se añadirá al JSON Schema generado.

//// tab | Pydantic v2

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

////

//// tab | Pydantic v1

# Declare Request Example Data { #declare-request-example-data }

You can declare examples of the data your app can receive.

Here are several ways to do it.

## Extra JSON Schema data in Pydantic models { #extra-json-schema-data-in-pydantic-models }

You can declare `examples` for a Pydantic model that will be added to the generated JSON Schema.

//// tab | Pydantic v2

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

So, we get a Pydantic model from the data in another Pydantic model.

#### Unpacking a `dict` and extra keywords { #unpacking-a-dict-and-extra-keywords }

And then adding the extra keyword argument `hashed_password=hashed_password`, like in:

```Python
UserInDB(**user_in.dict(), hashed_password=hashed_password)
```

...ends up being like:

# Modelos Extra

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

# Extra Data Types { #extra-data-types }

Up to now, you have been using common data types, like:

* `int`
* `float`
* `str`
* `bool`

But you can also use more complex data types.

And you will still have the same features as seen up to now:

* Great editor support.
* Data conversion from incoming requests.
* Data conversion for response data.
* Data validation.
* Automatic annotation and documentation.