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### Pydantic v1 e v2 na mesma aplicação { #pydantic-v1-and-v2-on-the-same-app }

Não é suportado pelo Pydantic ter um modelo do Pydantic v2 com campos próprios definidos como modelos do Pydantic v1, ou vice-versa.

```mermaid
graph TB
    subgraph "❌ Not Supported"
        direction TB
        subgraph V2["Pydantic v2 Model"]
            V1Field["Pydantic v1 Model"]
        end

Então, no **FastAPI**, você pode utilizar uma classe Python como uma dependência.

O que o FastAPI realmente verifica, é se a dependência é algo chamável (função, classe, ou outra coisa) e os parâmetros que foram definidos.

Entonces, en **FastAPI**, podrías usar una clase de Python como una dependencia.

Lo que **FastAPI** realmente comprueba es que sea un "callable" (función, clase o cualquier otra cosa) y los parámetros definidos.

Si pasas un "callable" como dependencia en **FastAPI**, analizará los parámetros de ese "callable", y los procesará de la misma manera que los parámetros de una *path operation function*. Incluyendo sub-dependencias.

///

Então você poderia chamar esse programa Python:

//// tab | Linux, macOS, Windows Bash

<div class="termy">

```console
// Aqui ainda não definimos a variável de ambiente
$ python main.py

// Como não definimos a variável de ambiente, obtemos o valor padrão

Hello World from Python

// Mas se criarmos uma variável de ambiente primeiro
$ export MY_NAME="Wade Wilson"

* `path` - O caminho do arquivo que será transmitido
* `headers` - quaisquer cabeçalhos que serão incluídos, como um dicionário.
* `media_type` - Uma string com o media type. Se não for definida, o media type é inferido a partir do nome ou caminho do arquivo.
* `filename` - Se for definido, é incluído no cabeçalho `Content-Disposition`.

### Mais detalhes técnicos { #more-technical-details }

Você deve ter observado que `await` pode ser usado somente dentro de funções definidas com `async def`.

Mas ao mesmo tempo, funções definidas com `async def` têm que ser "aguardadas". Então, funções com `async def` podem ser chamadas somente dentro de funções definidas com `async def` também.

Então, sobre o ovo e a galinha, como você chama a primeira função async?

### Court

Des **valeurs par défaut** sont définies pour tout, des configurations optionnelles sont présentent partout. Tous ces paramètres peuvent être ajustés afin de faire ce que vous voulez et définir l'API dont vous avez besoin.

Mais, **tout fonctionne** par défaut.

* **Swagger UI**: acessível em `/docs`.
    * Você pode definir sua URL com o parâmetro `docs_url`.
    * Você pode desativá-la definindo `docs_url=None`.
* **ReDoc**: acessível em `/redoc`.
    * Você pode definir sua URL com o parâmetro `redoc_url`.
    * Você pode desativá-la definindo `redoc_url=None`.

Por exemplo, para definir o Swagger UI para ser servido em `/documentation` e desativar o ReDoc:

/// info | Informação

Para enviar dados, você deve usar um dos: `POST` (o mais comum), `PUT`, `DELETE` ou `PATCH`.

Enviar um corpo em uma requisição `GET` não tem um comportamento definido nas especificações, porém é suportado pelo FastAPI, apenas para casos de uso bem complexos/extremos.

///

Aqui definimos a configuração `env_file` dentro da sua classe `Settings` do Pydantic e definimos o valor como o nome do arquivo dotenv que queremos usar.

### Criando o `Settings` apenas uma vez com `lru_cache` { #creating-the-settings-only-once-with-lru-cache }