/**
     * This type is syntactically identical to "multipart/mixed", but the semantics are different.
     * In particular, in a parallel entity, the order of body parts is not significant.
     */
    @JvmField
    val PARALLEL = "multipart/parallel".toMediaType()

    /**
     * The media-type multipart/form-data follows the rules of all multipart MIME data streams as

Este código é algo que você pode realmente usar na sua aplicação, salvar os hashes das senhas no seu banco de dados, etc.

Vamos começar de onde paramos no capítulo anterior e incrementá-lo.

## Sobre o JWT { #about-jwt }

JWT significa "JSON Web Tokens".

É um padrão para codificar um objeto JSON em uma string longa e densa sem espaços. Ele se parece com isso:

```

Después de esto, puedes ejecutar los tests y revisa si todo funciona. Si es así, ya terminaste. 😎

## Pydantic v1 en v2 { #pydantic-v1-in-v2 }

Pydantic v2 incluye todo lo de Pydantic v1 como un submódulo `pydantic.v1`.

Esto significa que puedes instalar la versión más reciente de Pydantic v2 e importar y usar los componentes viejos de Pydantic v1 desde ese submódulo, como si tuvieras instalado el Pydantic v1 antiguo.

## Pydantic v1 no v2 { #pydantic-v1-in-v2 }

O Pydantic v2 inclui tudo do Pydantic v1 como um submódulo `pydantic.v1`.

Isso significa que você pode instalar a versão mais recente do Pydantic v2 e importar e usar os componentes antigos do Pydantic v1 a partir desse submódulo, como se tivesse o Pydantic v1 antigo instalado.

│   ├── xml/           # XML processing utilities
│   └── ...            # Additional utility packages
└── src/test/java/      # Comprehensive test suite
```

## 📊 Performance Metrics

CoreLib 0.7.0 includes significant performance improvements through Java 21 optimizations:

- **5-15% faster** type conversions with pattern matching and switch expressions
- **Reduced memory allocation** in collection operations and bean copying

{* ../../docs_src/extra_models/tutorial002_py310.py hl[7,13:14,17:18,21:22] *}

## `Union` o `anyOf` { #union-or-anyof }

Puedes declarar un response que sea la `Union` de dos o más tipos, eso significa que el response sería cualquiera de ellos.

Se definirá en OpenAPI con `anyOf`.

Luego usamos el request directamente, y extraemos el cuerpo como `bytes`. Esto significa que FastAPI ni siquiera intentará parsear la carga útil del request como JSON.

Y luego en nuestro código, parseamos ese contenido YAML directamente, y nuevamente estamos usando el mismo modelo Pydantic para validar el contenido YAML:

Então utilizamos a requisição diretamente, e extraímos o corpo como `bytes`. Isso significa que o FastAPI não vai sequer tentar analisar o corpo da requisição como JSON.

E então no nosso código, nós analisamos o conteúdo YAML diretamente, e estamos utilizando o mesmo modelo Pydantic para validar o conteúdo YAML:

<img src="/img/tutorial/bigger-applications/package.drawio.svg">

---

Os dois pontos `..`, como em:

```Python
from ..dependencies import get_token_header
```

significa:

* Começando no mesmo pacote em que este módulo (o arquivo `app/routers/items.py`) reside (o diretório `app/routers/`)...
* vá para o pacote pai (o diretório `app/`)...

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial009_py39.py hl[7] *}

/// tip | Consejo

Ten en cuenta que JSON solo admite `str` como claves.

Pero Pydantic tiene conversión automática de datos.

Esto significa que, aunque tus clientes de API solo pueden enviar strings como claves, mientras esos strings contengan enteros puros, Pydantic los convertirá y validará.