Podríamos hacerlo mejor.

Podemos declarar un modelo `UserBase` que sirva como base para nuestros otros modelos. Y luego podemos hacer subclases de ese modelo que heredan sus atributos (declaraciones de tipo, validación, etc).

Toda la conversión de datos, validación, documentación, etc. seguirá funcionando normalmente.

Crea funciones con un nombre que comience con `test_` (esta es la convención estándar de `pytest`).

Usa el objeto `TestClient` de la misma manera que con `httpx`.

Escribe declaraciones `assert` simples con las expresiones estándar de Python que necesites revisar (otra vez, estándar de `pytest`).

{* ../../docs_src/app_testing/tutorial001.py hl[2,12,15:18] *}

/// tip | Consejo

Si no lo sabes, revisa la sección [Async: *"¿Con prisa?"*](../../async.md#in-a-hurry){.internal-link target=_blank} sobre `async` y `await` en la documentación.

///

## Integración con OpenAPI

Todas las declaraciones de request, validaciones y requisitos de tus dependencias (y sub-dependencias) se integrarán en el mismo esquema de OpenAPI.

Así, la documentación interactiva tendrá toda la información de estas dependencias también:

FastAPI will use this `response_model` to do all the data documentation, validation, etc. and also to **convert and filter the output data** to its type declaration.

/// tip

If you have strict type checks in your editor, mypy, etc, you can declare the function return type as `Any`.

`examples` with any of the other utilities (`Query()`, `Body()`, etc.) those examples were not added to the JSON Schema that describes that data (not even to OpenAPI's own version of JSON Schema), they were added directly to the *path operation* declaration in OpenAPI (outside the parts of OpenAPI that use JSON Schema).

But now that FastAPI 0.99.0 and above uses OpenAPI 3.1.0, that uses JSON Schema 2020-12, and Swagger UI 5.0.0 and above, everything is more consistent and the examples are...

Eso convierte a la función en algo llamado un "**async context manager**".

{* ../../docs_src/events/tutorial003.py hl[1,13] *}

Un **context manager** en Python es algo que puedes usar en una declaración `with`, por ejemplo, `open()` puede ser usado como un context manager:

```Python
with open("file.txt") as file:
    file.read()
```

    if (length == 0) {
      return of();
    }
    return new RegularImmutableList<E>(elements, length);
  }

  ImmutableList() {}

  // This declaration is needed to make List.iterator() and
  // ImmutableCollection.iterator() consistent.
  @Override
  public UnmodifiableIterator<E> iterator() {
    return listIterator();
  }

  @Override

type comparable interface{ comparable }

// iota is a predeclared identifier representing the untyped integer ordinal
// number of the current const specification in a (usually parenthesized)
// const declaration. It is zero-indexed.
const iota = 0 // Untyped int.

// nil is a predeclared identifier representing the zero value for a
// pointer, channel, func, interface, map, or slice type.

{* ../../docs_src/custom_response/tutorial008.py hl[2,10:12,14] *}

1. Esta es la función generadora. Es una "función generadora" porque contiene declaraciones `yield` dentro.
2. Al usar un bloque `with`, nos aseguramos de que el objeto similar a un archivo se cierre después de que la función generadora termine. Así, después de que termina de enviar el response.

///

### <a href="https://github.com/hugapi/hug" class="external-link" target="_blank">Hug</a>

Hug war eines der ersten Frameworks, welches die Deklaration von API-Parametertypen mithilfe von Python-Typhinweisen implementierte. Das war eine großartige Idee, die andere Tools dazu inspirierte, dasselbe zu tun.