errors.docid_not_found = ID do documento não encontrada. Causa: {0}
errors.document_not_found = URL do ID do documento não encontrada. Causa: {0}
errors.not_load_from_server = Não foi possível carregar deste servidor. Causa: {0}
errors.failed_to_start_job = Não foi possível iniciar o trabalho {0}.
errors.failed_to_stop_job = Não foi possível parar o trabalho {0}.

### `response_model` ou Tipo de Retorno { #response-model-or-return-type }

Neste caso, como os dois modelos são diferentes, se anotássemos o tipo de retorno da função como `UserOut`, o editor e as ferramentas reclamariam que estamos retornando um tipo inválido, pois são classes diferentes.

É por isso que neste exemplo temos que declará-lo no parâmetro `response_model`.

* `swagger_js_url`: a URL onde a página HTML para a sua documentação do Swagger UI pode obter o arquivo **JavaScript**. Este é o URL do CDN personalizado.
* `swagger_css_url`: a URL onde a página HTML para a sua documentação do Swagger UI pode obter o arquivo **CSS**. Este é o URL do CDN personalizado.

E de forma semelhante para o ReDoc...

{* ../../docs_src/custom_docs_ui/tutorial001_py310.py hl[2:6,11:19,22:24,27:33] *}

```

</div>

## Verifique-o { #check-it }

Vá até a documentação interativa em: [http://127.0.0.1:8000/docs](http://127.0.0.1:8000/docs).

Você verá algo deste tipo:

<img src="/img/tutorial/security/image01.png">

/// check | Botão Autorizar!

Você já tem um novo botão 'Authorize'.

        * Uma chave `schema`, que contém como valor o JSON Schema do modelo, sendo este o local correto.
            * O **FastAPI** adiciona aqui a referência dos esquemas JSON globais que estão localizados em outro lugar, ao invés de incluí-lo diretamente. Deste modo, outras aplicações e clientes podem utilizar estes esquemas JSON diretamente, fornecer melhores ferramentas de geração de código, etc.

///

* PostgreSQL
* MySQL
* SQLite
* Oracle
* Microsoft SQL Server, etc.

Neste exemplo, usaremos **SQLite**, porque ele usa um único arquivo e o Python tem suporte integrado. Assim, você pode copiar este exemplo e executá-lo como está.

Mais tarde, para sua aplicação em produção, você pode querer usar um servidor de banco de dados como o **PostgreSQL**.

/// tip | Dica

nici
nimeni
nişte
noastră
noastre
noi
noştri
nostru
nu
ori
oricând
oricare
oricât
orice
oricînd
oricine
oricît
oricum
oriunde
până
pe
pentru
peste
pînă
poate
pot
prea
prima
primul
prin
printr
sa
să
săi
sale
sau
său
se
şi
sînt
sîntem
sînteţi
spre
sub
sunt
suntem
sunteţi

{* ../../docs_src/path_params/tutorial002_py310.py hl[7] *}

Neste caso, `item_id` é declarado como um `int`.

/// check | Verifique
Isso fornecerá suporte do editor dentro da sua função, com verificações de erros, preenchimento automático, etc.
///

## Dados <dfn title="também conhecido como: serialização, parsing, marshalling">conversão</dfn> { #data-conversion }

Não estamos usando `scopes` neste exemplo, mas a funcionalidade está disponível se você precisar.

///

Agora, obtenha os dados do usuário do banco de dados (falso), usando o `username` do campo do formulário.

/// info | Informação

Observe que o `TestClient` recebe dados que podem ser convertidos para JSON, não para modelos Pydantic.

Se você tiver um modelo Pydantic em seu teste e quiser enviar seus dados para o aplicativo durante o teste, poderá usar o `jsonable_encoder` descrito em [Codificador compatível com JSON](encoder.md).

///

## Execute-o { #run-it }

Depois disso, você só precisa instalar o `pytest`.