│   ├── __init__.py      # este archivo hace que "app" sea un "paquete de Python"
│   ├── main.py          # módulo "main", por ejemplo import app.main
│   ├── dependencies.py  # módulo "dependencies", por ejemplo import app.dependencies
│   └── routers          # "routers" es un "subpaquete de Python"
│   │   ├── __init__.py  # hace que "routers" sea un "subpaquete de Python"

Luego simplemente haces lo mismo en tus pruebas.

Por ejemplo:

* Para pasar un parámetro de *path* o *query*, añádelo a la URL misma.
* Para pasar un cuerpo JSON, pasa un objeto de Python (por ejemplo, un `dict`) al parámetro `json`.

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

### Resumen

En resumen, declaras **una vez** los tipos de parámetros, body, etc. como parámetros de función.

Lo haces con tipos estándar modernos de Python.

No tienes que aprender una nueva sintaxis, los métodos o clases de un paquete específico, etc.

Solo **Python** estándar.

Por ejemplo, para un `int`:

```Python

E ambos os modelos serão usados ​​para a documentação interativa da API:

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

## Outras anotações de tipo de retorno

Pode haver casos em que você retorna algo que não é um campo Pydantic válido e anota na função, apenas para obter o suporte fornecido pelas ferramentas (o editor, mypy, etc).

### Retornar uma resposta diretamente

{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial006.py hl[2:5,15,21] *}

Na verdade, você pode pular esse cabeçalho extra e ainda funcionaria.

Mas é fornecido aqui para estar em conformidade com as especificações.

Além disso, pode haver ferramentas que esperam e usam isso (agora ou no futuro) e que podem ser úteis para você ou seus usuários, agora ou no futuro.

Esse é o benefício dos padrões...

///

## Veja em ação

///

////

/// info | Información

En la versión 1 de Pydantic la configuración se hacía en una clase interna `Config`, en la versión 2 de Pydantic se hace en un atributo `model_config`. Este atributo toma un `dict`, y para obtener autocompletado y errores en línea, puedes importar y usar `SettingsConfigDict` para definir ese `dict`.

///

nt:"\f7a5"}.fa-grip-vertical:before{content:"\f58e"}.fa-gripfire:before{content:"\f3ac"}.fa-grunt:before{content:"\f3ad"}.fa-guitar:before{content:"\f7a6"}.fa-gulp:before{content:"\f3ae"}.fa-h-square:before{content:"\f0fd"}.fa-hacker-news:before{content:"\f1d4"}.fa-hacker-news-square:before{content:"\f3af"}.fa-hackerrank:before{content:"\f5f7"}.fa-hamburger:before{content:"\f805"}.fa-hammer:before{content:"\f6e3"}.fa-hamsa:before{content:"\f665"}.fa-hand-holding:before{content:"\f4bd"}.fa-hand-h...

Esa sintaxis `@algo` en Python se llama un "decorador".

Lo pones encima de una función. Como un bonito sombrero decorativo (supongo que de ahí viene el término).

Un "decorador" toma la función de abajo y hace algo con ella.

En nuestro caso, este decorador le dice a **FastAPI** que la función de abajo corresponde al **path** `/` con una **operation** `get`.

Es el "**path operation decorator**".

///

nt:"\f7a5"}.fa-grip-vertical:before{content:"\f58e"}.fa-gripfire:before{content:"\f3ac"}.fa-grunt:before{content:"\f3ad"}.fa-guitar:before{content:"\f7a6"}.fa-gulp:before{content:"\f3ae"}.fa-h-square:before{content:"\f0fd"}.fa-hacker-news:before{content:"\f1d4"}.fa-hacker-news-square:before{content:"\f3af"}.fa-hackerrank:before{content:"\f5f7"}.fa-hamburger:before{content:"\f805"}.fa-hammer:before{content:"\f6e3"}.fa-hamsa:before{content:"\f665"}.fa-hand-holding:before{content:"\f4bd"}.fa-hand-h...