```Python hl_lines="6"
{!../../docs_src/python_types/tutorial009.py!}
```

Una vez más tendrás todo el soporte del editor:

<img src="https://fastapi.tiangolo.com/img/python-types/image06.png">

## Modelos de Pydantic

<a href="https://docs.pydantic.dev/" class="external-link" target="_blank">Pydantic</a> es una library de Python para llevar a cabo validación de datos.

Ele também não controla modelos aninhados muito bem. Então, se o corpo JSON na requisição for um objeto JSON que contém campos internos que contém objetos JSON aninhados, ele não consegue ser validado e documentado apropriadamente.

dicionário e garantir que ele seja serializável para JSON, utilizando o mesmo[Codificador Compatível com JSON](../tutorial/encoder.md){.internal-link target=_blank} explicado no tutorial. Isso permite que você retorne **objetos abstratos**, como modelos do banco de dados, por exemplo.

Mas se você tem certeza que o conteúdo que você está retornando é **serializável com JSON**, você pode passá-lo diretamente para a classe de resposta e evitar o trabalho extra que o FastAPI teria ao passar...

### Concorrência + Paralelismo: Web + Machine learning

Com **FastAPI** você pode levar a vantagem da concorrência que é muito comum para desenvolvimento web (o mesmo atrativo de NodeJS).

<img src="/img/python-types/image06.png">

Perceba que isso significa que "`one_person` é uma **instância** da classe `Person`".

Isso não significa que "`one_person` é a **classe** chamada `Person`".

## Modelos Pydantic

O <a href="https://docs.pydantic.dev/" class="external-link" target="_blank">Pydantic</a> é uma biblioteca Python para executar a validação de dados.

Você declara a "forma" dos dados como classes com atributos.

Se sua aplicação for **simples**, isso provavelmente **não será um problema**, e você pode não precisar especificar limites de memória rígidos. Mas se você estiver **usando muita memória** (por exemplo, com **modelos de aprendizado de máquina**), deve verificar quanta memória está consumindo e ajustar o **número de contêineres** que executa em **cada máquina** (e talvez adicionar mais máquinas ao seu cluster).

### Concurrencia + Paralelismo: Web + Machine Learning

Con **FastAPI** puedes aprovechar la concurrencia que es muy común para el desarrollo web (atractivo principal de NodeJS).

///

### Über `**user_in.dict()`

#### Pydantic's `.dict()`

`user_in` ist ein Pydantic-Modell der Klasse `UserIn`.

Pydantic-Modelle haben eine `.dict()`-Methode, die ein `dict` mit den Daten des Modells zurückgibt.

Wenn wir also ein Pydantic-Objekt `user_in` erstellen, etwa so:

```Python

# Extra Models

Continuing with the previous example, it will be common to have more than one related model.

This is especially the case for user models, because:

* The **input model** needs to be able to have a password.
* The **output model** should not have a password.
* The **database model** would probably need to have a hashed password.

/// danger

Never store user's plaintext passwords. Always store a "secure hash" that you can then verify.

# OpenAPI `models`

OpenAPI Pydantic models used to generate and validate the generated OpenAPI.