def main(user_id: str):
    return user_id


# Un modelo de Pydantic
class User(BaseModel):
    id: int
    name: str
    joined: date
```

Que luego puede ser usado como:

```Python
my_user: User = User(id=3, name="John Doe", joined="2018-07-19")

second_user_data = {
    "id": 4,
    "name": "Mary",
    "joined": "2018-11-30",
}

Se soportan los siguientes argumentos:

* `minimum_size` - No comprimir con GZip responses que sean más pequeñas que este tamaño mínimo en bytes. Por defecto es `500`.

# Sobre as versões do FastAPI { #about-fastapi-versions }

**FastAPI** já está sendo usado em produção em muitas aplicações e sistemas. E a cobertura de testes é mantida em 100%. Mas seu desenvolvimento ainda está avançando rapidamente.

Novas funcionalidades são adicionadas com frequência, bugs são corrigidos regularmente e o código continua melhorando continuamente.

* Generar un `dict` sin valores por defecto del modelo de entrada (usando `exclude_unset`).
    * De esta manera puedes actualizar solo los valores realmente establecidos por el usuario, en lugar de sobrescribir valores ya almacenados con valores por defecto en tu modelo.
* Crear una copia del modelo almacenado, actualizando sus atributos con las actualizaciones parciales recibidas (usando el parámetro `update`).

A maneira de descrever isso no OpenAPI é marcar esse campo como **obrigatório**, porque ele sempre estará lá.

Por causa disso, o JSON Schema para um modelo pode ser diferente dependendo se ele é usado para **entrada ou saída**:

* para **entrada**, o `description` **não será obrigatório**
* para **saída**, ele será **obrigatório** (e possivelmente `None`, ou em termos de JSON, `null`)

{* ../../docs_src/events/tutorial003_py39.py hl[1,13] *}

Un **context manager** en Python es algo que puedes usar en un statement `with`, por ejemplo, `open()` puede ser usado como un context manager:

```Python
with open("file.txt") as file:
    file.read()
```

En versiones recientes de Python, también hay un **async context manager**. Lo usarías con `async with`:

```Python

def main(user_id: str):
    return user_id


# Um modelo do Pydantic
class User(BaseModel):
    id: int
    name: str
    joined: date
```

Que então pode ser usado como:

```Python
my_user: User = User(id=3, name="John Doe", joined="2018-07-19")

second_user_data = {
    "id": 4,
    "name": "Mary",
    "joined": "2018-11-30",
}

En cambio, quieres proporcionar una dependencia diferente que se usará solo durante las pruebas (posiblemente solo algunas pruebas específicas), y que proporcionará un valor que pueda ser usado donde se usó el valor de la dependencia original.

### Casos de uso: servicio externo { #use-cases-external-service }

Un ejemplo podría ser que tienes un proveedor de autenticación externo al que necesitas llamar.

# Código de Estado del Response { #response-status-code }

De la misma manera que puedes especificar un modelo de response, también puedes declarar el código de estado HTTP usado para el response con el parámetro `status_code` en cualquiera de las *path operations*:

* `@app.get()`
* `@app.post()`
* `@app.put()`
* `@app.delete()`
* etc.

{* ../../docs_src/response_status_code/tutorial001_py39.py hl[6] *}

/// note | Nota

A `response_class` será usada apenas para documentar o OpenAPI da *operação de rota*, mas sua `Response` será usada como foi definida.

#### Retornando uma `HTMLResponse` diretamente { #return-an-htmlresponse-directly }

Por exemplo, poderia ser algo como: