## Lista de modelos

De la misma manera, puedes declarar responses de listas de objetos.

Para eso, usa el `typing.List` estándar de Python (o simplemente `list` en Python 3.9 y posteriores):

{* ../../docs_src/extra_models/tutorial004_py39.py hl[18] *}


## Response con `dict` arbitrario

* Muchos PRs no tienen tests, puedes **recordarles** que agreguen tests, o incluso puedes **sugerir** algunos tests tú mismo. Eso es una de las cosas que consume más tiempo y puedes ayudar mucho con eso.

* Luego también comenta lo que intentaste, de esa manera sabré que lo revisaste. 🤓

## Crea un Pull Request

## Documentando webhooks con **FastAPI** y OpenAPI

Con **FastAPI**, usando OpenAPI, puedes definir los nombres de estos webhooks, los tipos de operaciones HTTP que tu aplicación puede enviar (por ejemplo, `POST`, `PUT`, etc.) y los **bodies** de las requests que tu aplicación enviaría.

Pero todavía quieres poder filtrar y convertir los datos que devuelves con un `response_model`.

Para esos casos, puedes usar un parámetro `Response`.

## Usa un parámetro `Response`

Puedes declarar un parámetro de tipo `Response` en tu *función de path operation* (como puedes hacer para cookies y headers).

Y luego puedes establecer el `status_code` en ese objeto de response *temporal*.

    *   Best practice for version 1.9 and future versions is to explicitly set a cloud-provider. See [the documentation](https://kubernetes.io/docs/getting-started-guides/scratch/#cloud-providers)
*   The kubeadm `--skip-preflight-checks` flag is now deprecated and will be removed in a future release.

# Declarar Ejemplos de Request

Puedes declarar ejemplos de los datos que tu aplicación puede recibir.

Aquí tienes varias formas de hacerlo.

## Datos extra de JSON Schema en modelos de Pydantic

Puedes declarar `examples` para un modelo de Pydantic que se añadirá al JSON Schema generado.

//// tab | Pydantic v2

{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial001_py310.py hl[13:24] *}

////

//// tab | Pydantic v1

## Dataclasses en Estructuras de Datos Anidadas

También puedes combinar `dataclasses` con otras anotaciones de tipos para crear estructuras de datos anidadas.

En algunos casos, todavía podrías tener que usar la versión de `dataclasses` de Pydantic. Por ejemplo, si tienes errores con la documentación de la API generada automáticamente.

# Parámetros de Path y Validaciones Numéricas

De la misma manera que puedes declarar más validaciones y metadatos para los parámetros de query con `Query`, puedes declarar el mismo tipo de validaciones y metadatos para los parámetros de path con `Path`.

## Importar Path

Primero, importa `Path` de `fastapi`, e importa `Annotated`:

{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial001_an_py310.py hl[1,3] *}

/// info | Información

## URLs de Docs

Puedes configurar las dos interfaces de usuario de documentación incluidas:

* **Swagger UI**: servida en `/docs`.
    * Puedes establecer su URL con el parámetro `docs_url`.
    * Puedes deshabilitarla estableciendo `docs_url=None`.
* **ReDoc**: servida en `/redoc`.
    * Puedes establecer su URL con el parámetro `redoc_url`.
    * Puedes deshabilitarla estableciendo `redoc_url=None`.

Hay varios parámetros que puedes pasar a tu *path operation decorator* para configurarlo.

/// warning | Advertencia

Ten en cuenta que estos parámetros se pasan directamente al *path operation decorator*, no a tu *path operation function*.

///

## Código de Estado del Response

Puedes definir el `status_code` (HTTP) que se utilizará en el response de tu *path operation*.

Puedes pasar directamente el código `int`, como `404`.