# Separación de Esquemas OpenAPI para Entrada y Salida o No

Al usar **Pydantic v2**, el OpenAPI generado es un poco más exacto y **correcto** que antes. 😎

De hecho, en algunos casos, incluso tendrá **dos JSON Schemas** en OpenAPI para el mismo modelo Pydantic, para entrada y salida, dependiendo de si tienen **valores por defecto**.

Veamos cómo funciona eso y cómo cambiarlo si necesitas hacerlo.

## Modelos Pydantic para Entrada y Salida

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# Corpo - Atualizações

## Atualização de dados existentes com `PUT`

Para atualizar um item, você pode usar a operação <a href="https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Methods/PUT" class="external-link" target="_blank">HTTP `PUT`</a>.

Você pode usar `jsonable_encoder` para converter os dados de entrada em dados que podem ser armazenados como JSON (por exemplo, com um banco de dados NoSQL). Por exemplo, convertendo `datetime` em `str`.

Te mostraré cómo **construir tu propia imagen desde cero** para ejecutar un solo proceso de Uvicorn. Es un proceso sencillo y probablemente es lo que querrías hacer al usar un sistema de gestión de contenedores distribuido como **Kubernetes**.

## Resumen

# Modelo de resposta - Tipo de retorno

Você pode declarar o tipo usado para a resposta anotando o **tipo de retorno** *da função de operação de rota*.

Você pode usar **anotações de tipo** da mesma forma que usaria para dados de entrada em **parâmetros** de função, você pode usar modelos Pydantic, listas, dicionários, valores escalares como inteiros, booleanos, etc.

{* ../../docs_src/response_model/tutorial001_01_py310.py hl[16,21] *}

Lembre-se de que dataclasses não podem fazer tudo o que os modelos Pydantic podem fazer.

Então, você ainda pode precisar usar modelos Pydantic.

Mas se você tem um monte de dataclasses por aí, este é um truque legal para usá-las para alimentar uma API web usando FastAPI. 🤓

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## Dataclasses em `response_model`

Você também pode usar `dataclasses` no parâmetro `response_model`:

{* ../../docs_src/dataclasses/tutorial002.py hl[1,7:13,19] *}

# Templates

Você pode usar qualquer template engine com o **FastAPI**.

Uma escolha comum é o Jinja2, o mesmo usado pelo Flask e outras ferramentas.

Existem utilitários para configurá-lo facilmente que você pode usar diretamente em sua aplicação **FastAPI** (fornecidos pelo Starlette).

## Instalação de dependências

Para instalar o `jinja2`, siga o código abaixo:

<div class="termy">

```console
$ pip install jinja2
```

No importa si tiene otros caracteres como `:` o si es una URL.

Esos detalles son específicos de la implementación.

Para OAuth2 son solo strings.

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## Código para obtener el `username` y `password`

Ahora vamos a usar las utilidades proporcionadas por **FastAPI** para manejar esto.

### `OAuth2PasswordRequestForm`

/// tip | Dica

Você pode usar qualquer outra biblioteca de banco de dados SQL ou NoSQL que quiser (em alguns casos chamadas de <abbr title="Object Relational Mapper, um termo sofisticado para uma biblioteca onde algumas classes representam tabelas SQL e instâncias representam linhas nessas tabelas">"ORMs"</abbr>), o FastAPI não obriga você a usar nada. 😎

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