## Caso de uso { #use-case }

Vamos começar com um exemplo de **caso de uso** e então ver como resolvê-lo com isso.

Vamos imaginar que você tem alguns **modelos de machine learning** que deseja usar para lidar com as requisições. 🤖

Os mesmos modelos são compartilhados entre as requisições, então não é um modelo por requisição, ou um por usuário, ou algo parecido.

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## OpenID Connect { #openid-connect }

OpenID Connect es otra especificación, basada en **OAuth2**.

Solo extiende OAuth2 especificando algunas cosas que son relativamente ambiguas en OAuth2, para intentar hacerla más interoperable.

Por ejemplo, el login de Google usa OpenID Connect (que internamente usa OAuth2).

/// tip | Dica

**GraphQL** resolve alguns casos de uso muito específicos.

Ele tem **vantagens** e **desvantagens** quando comparado a **web APIs** comuns.

Certifique-se de avaliar se os **benefícios** para o seu caso de uso compensam as **desvantagens**. 🤓

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## Bibliotecas GraphQL { #graphql-libraries }

Se por algum motivo você precisar desabilitar a conversão automática de sublinhados para hífens, defina o parâmetro `convert_underscores` de `Header` para `False`:

{* ../../docs_src/header_params/tutorial002_an_py310.py hl[10] *}

/// warning | Atenção

## Opiniões { #opinions }

"*[...] Estou usando **FastAPI** muito esses dias. [...] Estou na verdade planejando utilizar ele em todos os times de **serviços _Machine Learning_ na Microsoft**. Alguns deles estão sendo integrados no _core_ do produto **Windows** e alguns produtos **Office**.*"

* y de él, importa la función `get_token_header`.

Eso se referiría a algún paquete arriba de `app/`, con su propio archivo `__init__.py`, etc. Pero no tenemos eso. Así que, eso lanzaría un error en nuestro ejemplo. 🚨

Pero ahora sabes cómo funciona, para que puedas usar imports relativos en tus propias aplicaciones sin importar cuán complejas sean. 🤓

Vamos corrigir essas coisas adicionando alguns **modelos extras**. Aqui é onde o SQLModel vai brilhar. ✨

### Criar Múltiplos Modelos { #create-multiple-models }

No **SQLModel**, qualquer classe de modelo que tenha `table=True` é um **modelo de tabela**.

E qualquer classe de modelo que não tenha `table=True` é um **modelo de dados**, esses são na verdade apenas modelos Pydantic (com alguns recursos extras pequenos). 🤓

Esta é a ideia básica. Mas você provavelmente vai querer cuidar de algumas coisas adicionais, como:

* Segurança - HTTPS
* Executando na inicialização
* Reinicializações
* Replicação (o número de processos em execução)
* Memória
* Passos anteriores antes de começar

Por isso, é realmente importante que você leia e execute o código, e me avise nos comentários que você fez isso. 🤓

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* Se o PR puder ser simplificado de alguma forma, você pode pedir isso, mas não há necessidade de ser exigente demais, pode haver muitos pontos de vista subjetivos (e eu terei o meu também 🙈), então é melhor focar nas coisas fundamentais.

### Testes { #tests }

Puedes usar la configuración del modelo de Pydantic para `prohibir` cualquier campo `extra`:

{* ../../docs_src/cookie_param_models/tutorial002_an_py310.py hl[10] *}

Si un cliente intenta enviar algunas **cookies extra**, recibirán un response de **error**.