Si declaras tanto un tipo de retorno como un `response_model`, el `response_model` tomará prioridad y será utilizado por FastAPI.

De esta manera puedes añadir anotaciones de tipos correctas a tus funciones incluso cuando estás devolviendo un tipo diferente al modelo de response, para ser utilizado por el editor y herramientas como mypy. Y aún así puedes hacer que FastAPI realice la validación de datos, documentación, etc. usando el `response_model`.

Y luego, ese sistema (en este caso **FastAPI**) se encargará de hacer lo que sea necesario para proporcionar a tu código esas dependencias necesarias ("inyectar" las dependencias).

Esto es muy útil cuando necesitas:

* Tener lógica compartida (la misma lógica de código una y otra vez).
* Compartir conexiones a bases de datos.
* Imponer seguridad, autenticación, requisitos de roles, etc.
* Y muchas otras cosas...

Esto no es una limitación de **FastAPI**, es parte del protocolo HTTP.

///

## Resumen { #recap }

altceva
altcineva
am
ar
are
aş
aşadar
asemenea
asta
ăsta
astăzi
astea
ăstea
ăştia
asupra
aţi
au
avea
avem
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azi
bine
bucur
bună
ca
că
căci
când
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cărui
cât
câte
câţi
către
câtva
ce
cel
ceva
chiar
cînd
cine
cineva
cît
cîte
cîţi
cîtva
contra
cu
cum
cumva
curând
curînd

8. Nota que esta *path operation function* usa `def` regular en lugar de `async def`.

    Como siempre, en FastAPI puedes combinar `def` y `async def` según sea necesario.

    Si necesitas un repaso sobre cuándo usar cuál, revisa la sección _"¿Con prisa?"_ en la documentación sobre [`async` y `await`](../async.md#in-a-hurry){.internal-link target=_blank}.

de
la
que
el
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una
su
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muy
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quien
desde
todo
nos
durante
todos
uno
les
ni
contra
otros
ese
eso
ante
ellos
e
esto
mí
antes

```Python
images: list[Image]
```

como em:

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial008_py39.py hl[13] *}

## Suporte de editor em todo canto { #editor-support-everywhere }

E você obtém suporte do editor em todos os lugares.

Mesmo para itens dentro de listas:

<img src="/img/tutorial/body-nested-models/image01.png">

Si puedes elegir una versión más reciente de Python para tu proyecto, podrás aprovechar esa simplicidad adicional.

En toda la documentación hay ejemplos compatibles con cada versión de Python (cuando hay una diferencia).

* `Field(index=True)` le dice a SQLModel que debe crear un **índice SQL** para esta columna, lo que permitirá búsquedas más rápidas en la base de datos cuando se lean datos filtrados por esta columna.

    SQLModel sabrá que algo declarado como `str` será una columna SQL de tipo `TEXT` (o `VARCHAR`, dependiendo de la base de datos).

### Crear un Engine { #create-an-engine }

///

Luego, cuando creas una instance de esa clase `Settings` (en este caso, en el objeto `settings`), Pydantic leerá las variables de entorno de una manera indiferente a mayúsculas y minúsculas, por lo que una variable en mayúsculas `APP_NAME` aún será leída para el atributo `app_name`.