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",
}

Hello Wade Wilson
```

</div>

////

//// tab | Windows PowerShell

<div class="termy">

```console
// Crea una env var MY_NAME
$ $Env:MY_NAME = "Wade Wilson"

// Úsala con otros programas, como
$ echo "Hello $Env:MY_NAME"

Hello Wade Wilson
```

</div>

////

## Leer Variables de Entorno en Python { #read-env-vars-in-python }

Essas informações estão disponíveis no **schema OpenAPI** do app e são mostradas na documentação da API.

E essas mesmas informações dos modelos que estão incluídas no OpenAPI são o que pode ser usado para **gerar o código do cliente**.

### Hey API { #hey-api }

Depois que tivermos uma aplicação FastAPI com os modelos, podemos usar o Hey API para gerar um cliente TypeScript. A forma mais rápida é via npx.

```sh

Si declaras un [Response Model](../tutorial/response-model.md) FastAPI lo usará para serializar los datos a JSON, usando Pydantic.

Si no declaras un response model, FastAPI usará el `jsonable_encoder` explicado en [JSON Compatible Encoder](../tutorial/encoder.md) y lo pondrá en un `JSONResponse`.

También podrías crear un `JSONResponse` directamente y devolverlo.

///

## Use `Annotated` no tipo do parâmetro `q` { #use-annotated-in-the-type-for-the-q-parameter }

Lembra que eu disse antes que `Annotated` pode ser usado para adicionar metadados aos seus parâmetros na [Introdução aos tipos do Python](../python-types.md#type-hints-with-metadata-annotations)?

Agora é a hora de usá-lo com FastAPI. 🚀

Tínhamos esta anotação de tipo:

{* ../../docs_src/stream_json_lines/tutorial001_py310.py ln[1:24] hl[9:11,22] *}

Si declaras el tipo de retorno, FastAPI lo usará para **validar** los datos, **documentarlos** en OpenAPI, **filtrarlos** y **serializarlos** usando Pydantic.

/// tip | Consejo

### OAuth 1 { #oauth-1 }

Hubo un OAuth 1, que es muy diferente de OAuth2, y más complejo, ya que incluía especificaciones directas sobre cómo encriptar la comunicación.

No es muy popular o usado hoy en día.

OAuth2 no especifica cómo encriptar la comunicación, espera que tengas tu aplicación servida con HTTPS.

/// tip | Consejo

# Tipos de dados extras { #extra-data-types }

Até agora, você tem usado tipos de dados comuns, tais como:

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

Mas você também pode usar tipos de dados mais complexos.

E você ainda terá os mesmos recursos que viu até agora:

* Ótimo suporte do editor.
* Conversão de dados das requisições recebidas.
* Conversão de dados para os dados da resposta.
* Validação de dados.

```

</div>

Abre tu navegador en [http://127.0.0.1:8000](http://127.0.0.1:8000).

Ahí puedes establecer:

* El "ID del Ítem", usado en el path.
* El "Token" usado como un parámetro query.

/// tip | Consejo

Nota que el query `token` será manejado por una dependencia.

///

Con eso puedes conectar el WebSocket y luego enviar y recibir mensajes:

Y luego puedes devolver cualquier objeto que necesites, como harías normalmente (un `dict`, un modelo de base de datos, etc).

Y si declaraste un `response_model`, aún se usará para filtrar y convertir el objeto que devolviste.

**FastAPI** usará ese response *temporal* para extraer los headers (también cookies y el código de estado), y los pondrá en el response final que contiene el valor que devolviste, filtrado por cualquier `response_model`.