## Modelos Anidados

Cada atributo de un modelo Pydantic tiene un tipo.

Pero ese tipo puede ser en sí mismo otro modelo Pydantic.

Así que, puedes declarar "objetos" JSON anidados profundamente con nombres de atributos específicos, tipos y validaciones.

Todo eso, de manera arbitraria.

### Definir un submodelo

Por ejemplo, podemos definir un modelo `Image`:

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/// info

In Pydantic Version 1 hieß die Methode zum Abrufen des JSON-Schemas für ein Modell `Item.schema()`, in Pydantic Version 2 heißt die Methode `Item.model_json_schema()`.

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Obwohl wir nicht die standardmäßig integrierte Funktionalität verwenden, verwenden wir dennoch ein Pydantic-Modell, um das JSON-Schema für die Daten, die wir in YAML empfangen möchten, manuell zu generieren.

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Quando você adiciona um exemplo dentro de um modelo Pydantic, usando `schema_extra` ou` Field(example="something") `esse exemplo é adicionado ao **JSON Schema** para esse modelo Pydantic.

E esse **JSON Schema** do modelo Pydantic está incluído no **OpenAPI** da sua API e, em seguida, é usado na UI da documentação.

# Retornando uma Resposta Diretamente

Quando você cria uma *operação de rota* no **FastAPI** você pode retornar qualquer dado nela: um dicionário (`dict`), uma lista (`list`), um modelo do Pydantic ou do seu banco de dados, etc.

Por padrão, o **FastAPI** irá converter automaticamente o valor do retorno para JSON utilizando o `jsonable_encoder` explicado em [JSON Compatible Encoder](../tutorial/encoder.md){.internal-link target=_blank}.

![ReDoc](https://fastapi.tiangolo.com/img/index/index-06-redoc-02.png)

### Apenas Python moderno

Tudo é baseado no padrão das declarações de **tipos do Python 3.8** (graças ao Pydantic). Nenhuma sintaxe nova para aprender. Apenas o padrão moderno do Python.

# Extra Models { #extra-models }

Continuing with the previous example, it will be common to have more than one related model.

This is especially the case for user models, because:

* The **input model** needs to be able to have a password.
* The **output model** should not have a password.
* The **database model** would probably need to have a hashed password.

/// danger

## See it in the docs { #see-it-in-the-docs }

When you see the automatic docs, you can check that the input model and output model will both have their own JSON Schema:

<img src="/img/tutorial/response-model/image01.png">

And both models will be used for the interactive API documentation:

<img src="/img/tutorial/response-model/image02.png">

## Other Return Type Annotations { #other-return-type-annotations }

    hashed_password = user_dict["hashed_password"],
)
```

/// info | Información

Para una explicación más completa de `**user_dict` revisa en [la documentación para **Extra Models**](../extra-models.md#about-user_indict){.internal-link target=_blank}.

///

## Devolver el token

El response del endpoint `token` debe ser un objeto JSON.

/// info

Beachten Sie, dass der `TestClient` Daten empfängt, die nach JSON konvertiert werden können, keine Pydantic-Modelle.

    disabled = user_dict["disabled"],
    hashed_password = user_dict["hashed_password"],
)
```

/// info

Eine ausführlichere Erklärung von `**user_dict` finden Sie in [der Dokumentation für **Extra Modelle**](../extra-models.md#uber-user_indict){.internal-link target=_blank}.

///

## Den Token zurückgeben

Die Response des `token`-Endpunkts muss ein JSON-Objekt sein.