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ela
elas
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en
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eran
esa
esas
ese
eses

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

### Criar Múltiplos Modelos

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

Puedes usar, por ejemplo:

* `int`
* `float`
* `bool`
* `bytes`

{* ../../docs_src/python_types/tutorial005.py hl[1] *}

### Tipos genéricos con parámetros de tipo

Hay algunas estructuras de datos que pueden contener otros valores, como `dict`, `list`, `set` y `tuple`. Y los valores internos también pueden tener su propio tipo.

Otra gran funcionalidad necesaria por las APIs es la validación de datos, asegurarse de que los datos sean válidos, dados ciertos parámetros. Por ejemplo, que algún campo sea un `int`, y no algún string aleatorio. Esto es especialmente útil para los datos entrantes.

Sin un sistema de validación de datos, tendrías que hacer todas las comprobaciones a mano, en código.

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

{* ../../docs_src/cookie_param_models/tutorial002_an_py39.py hl[10] *}

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

<img src="/img/tutorial/security/image03.png">

Não estamos verificando a validade do token ainda, mas isso já é um começo

## Recapitulando

## Cuerpos de `dict`s arbitrarios

También puedes declarar un cuerpo como un `dict` con claves de algún tipo y valores de algún otro tipo.

De esta manera, no tienes que saber de antemano cuáles son los nombres válidos de campo/atributo (como sería el caso con modelos Pydantic).

Esto sería útil si deseas recibir claves que aún no conoces.

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

E cada atributo tem um tipo.

Em seguida, você cria uma instância dessa classe com alguns valores e ela os validará, os converterá para o tipo apropriado (se for esse o caso) e fornecerá um objeto com todos os dados.

E você recebe todo o suporte do editor com esse objeto resultante.

    * Esto es particularmente importante para la **seguridad**, veremos más sobre eso a continuación.

## Parámetro `response_model`

Hay algunos casos en los que necesitas o quieres devolver algunos datos que no son exactamente lo que declara el tipo.