```

!!! info
    In Pydantic Version 1 hieß die Methode zum Abrufen des JSON-Schemas für ein Modell `Item.schema()`, in Pydantic Version 2 heißt die Methode `Item.model_json_schema()`.

Obwohl wir nicht die standardmäßig integrierte Funktionalität verwenden, verwenden wir dennoch ein Pydantic-Modell, um das JSON-Schema für die Daten, die wir in YAML empfangen möchten, manuell zu generieren.

```

Aqui nós estamos simulando a *inicialização* custosa do carregamento do modelo colocando a (falsa) função de modelo no dicionário com modelos de _machine learning_ antes do `yield`. Este código será executado **antes** da aplicação **começar a receber requisições**, durante a *inicialização*.

## Declare atributos do modelo

Você pode então utilizar `Field` com atributos do modelo:

```Python hl_lines="11-14"
{!../../../docs_src/body_fields/tutorial001.py!}
```

`Field` funciona da mesma forma que `Query`, `Path` e `Body`, ele possui todos os mesmos parâmetros, etc.

!!! note "Detalhes técnicos"

## Modelos de Aprendizado de Máquina com spaCy e FastAPI

GitHub: <a href="https://github.com/microsoft/cookiecutter-spacy-fastapi" class="external-link" target="_blank">https://github.com/microsoft/cookiecutter-spacy-fastapi</a>

### Modelos de Aprendizado de Máquina com spaCy e FastAPI - Recursos

* Integração com modelo NER **spaCy**.

Suponha que você tem um único parâmetro de corpo `item`, a partir de um modelo Pydantic `Item`.

Por padrão, o **FastAPI** esperará que seu conteúdo venha no corpo diretamente.

Mas se você quiser que ele espere por um JSON com uma chave `item` e dentro dele os conteúdos do modelo, como ocorre ao declarar vários parâmetros de corpo, você pode usar o parâmetro especial de `Body` chamado `embed`:

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

### Simplemente Python moderno

Todo está basado en las declaraciones de tipo de **Python 3.8** estándar (gracias a Pydantic). No necesitas aprender una sintaxis nueva, solo Python moderno.

Quando você adiciona um exemplo dentro de um modelo Pydantic, usando `schema_extra` ou` Field(example="something") `esse exemplo é adicionado ao **JSON Schema** para esse modelo Pydantic.

E esse **JSON Schema** do modelo Pydantic está incluído no **OpenAPI** da sua API e, em seguida, é usado na UI da documentação.

# Devolver una respuesta directamente

Cuando creas una *operación de path* normalmente puedes devolver cualquier dato: un `dict`, una `list`, un modelo Pydantic, un modelo de base de datos, etc.

Por defecto, **FastAPI** convertiría automáticamente ese valor devuelto a JSON usando el `jsonable_encoder` explicado en [Codificador Compatible JSON](../tutorial/encoder.md){.internal-link target=_blank}.

# Eine Response direkt zurückgeben

Wenn Sie eine **FastAPI** *Pfadoperation* erstellen, können Sie normalerweise beliebige Daten davon zurückgeben: ein `dict`, eine `list`e, ein Pydantic-Modell, ein Datenbankmodell, usw.

Standardmäßig konvertiert **FastAPI** diesen Rückgabewert automatisch nach JSON, mithilfe des `jsonable_encoder`, der in [JSON-kompatibler Encoder](../tutorial/encoder.md){.internal-link target=_blank} erläutert wird.

Você faz com tipos padrão do Python moderno.

Você não terá que aprender uma nova sintaxe, métodos ou classes de uma biblioteca específica etc.

Apenas **Python** padrão.

Por exemplo, para um `int`:

```Python
item_id: int
```

ou para um modelo mais complexo, `Item`:

```Python
item: Item
```