Así que, incluso con el código anterior que no usa Pydantic explícitamente, FastAPI está usando Pydantic para convertir esos dataclasses estándar en su propia versión de dataclasses de Pydantic.

Y por supuesto, soporta lo mismo:

* validación de datos
* serialización de datos
* documentación de datos, etc.

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial003_py310.py hl[12] *}

Con esto, incluso si recibes un request con datos duplicados, se convertirá en un conjunto de elementos únicos.

Y siempre que emitas esos datos, incluso si la fuente tenía duplicados, se emitirá como un conjunto de elementos únicos.

Y también se anotará/documentará en consecuencia.

## Modelos Anidados { #nested-models }

/// tip | Dica

Com o `pwdlib`, você poderia até configurá-lo para ser capaz de ler senhas criadas pelo **Django**, um plug-in de segurança do **Flask** ou muitos outros.

Assim, você poderia, por exemplo, compartilhar os mesmos dados de um aplicativo Django em um banco de dados com um aplicativo FastAPI. Ou migrar gradualmente uma aplicação Django usando o mesmo banco de dados.

* **Fácil**: Projetado para ser fácil de aprender e usar. Menos tempo lendo docs.
* **Enxuto**: Minimize duplicação de código. Múltiplas funcionalidades para cada declaração de parâmetro. Menos bugs.
* **Robusto**: Tenha código pronto para produção. E com documentação interativa automática.

Ainda, em ambas as situações, as chances são que o **FastAPI** [ainda será mais rápido](index.md#performance) do que (ou ao menos comparável a) seu framework anterior.

También, el mejor enfoque era usar estándares ya existentes.

Entonces, antes de siquiera empezar a programar **FastAPI**, pasé varios meses estudiando las especificaciones de OpenAPI, JSON Schema, OAuth2, etc. Entendiendo su relación, superposición y diferencias.

## Diseño { #design }

Também, a melhor abordagem era usar padrões já existentes.

Então, antes mesmo de começar a codificar o **FastAPI**, eu investi vários meses estudando as especificações do OpenAPI, JSON Schema, OAuth2 etc. Entendendo suas relações, sobreposições e diferenças.

## Design { #design }

Por ejemplo, no puedes poner un modelo de Pydantic en un `JSONResponse` sin primero convertirlo a un `dict` con todos los tipos de datos (como `datetime`, `UUID`, etc.) convertidos a tipos compatibles con JSON.

Para esos casos, puedes usar el `jsonable_encoder` para convertir tus datos antes de pasarlos a un response:

{* ../../docs_src/response_directly/tutorial001_py310.py hl[5:6,20:21] *}

/// note | Detalles técnicos

///

## Guia Avançado de Usuário { #advanced-user-guide }

Há também um **Guia Avançado de Usuário** que você pode ler após esse **Tutorial - Guia de Usuário**.

O **Guia Avançado de Usuário** constrói sobre esse, usa os mesmos conceitos e te ensina algumas funcionalidades extras.

Mas você deveria ler primeiro o **Tutorial - Guia de Usuário** (que você está lendo agora).

/// note | Nota

Note que você deve retornar a imagem utilizando um `FileResponse` diretamente.

///

/// info | Informação

A menos que você especifique um media type diferente explicitamente em seu parâmetro `responses`, o FastAPI assumirá que o retorno possui o mesmo media type contido na classe principal de retorno (padrão `application/json`).