logging.setLevel(Level.BASIC);
OkHttpClient client = new OkHttpClient.Builder()
  .addInterceptor(logging)
  .build();
```

You can change the log level at any time by calling `setLevel()`.

To log to a custom location, pass a `Logger` instance to the constructor.
```java
HttpLoggingInterceptor logging = new HttpLoggingInterceptor(new Logger() {
  @Override public void log(String message) {
    Timber.tag("OkHttp").d(message);
  }
});
```

    'email': '******@****.***',
    'full_name': None,
}
```

#### Unpacking a `dict` { #unpacking-a-dict }

If we take a `dict` like `user_dict` and pass it to a function (or class) with `**user_dict`, Python will "unpack" it. It will pass the keys and values of the `user_dict` directly as key-value arguments.

So, continuing with the `user_dict` from above, writing:

```Python
UserInDB(**user_dict)
```

Em alguns casos, você ainda pode ter que usar a versão do Pydantic das `dataclasses`. Por exemplo, se você tiver erros com a documentação da API gerada automaticamente.

Nesse caso, você pode simplesmente trocar as `dataclasses` padrão por `pydantic.dataclasses`, que é um substituto direto:

{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial003_py310.py hl[1,4,7:10,13:16,22:24,27] *}

En algunos casos, todavía podrías tener que usar la versión de `dataclasses` de Pydantic. Por ejemplo, si tienes errores con la documentación de la API generada automáticamente.

En ese caso, simplemente puedes intercambiar los `dataclasses` estándar con `pydantic.dataclasses`, que es un reemplazo directo:

{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial003_py310.py hl[1,4,7:10,13:16,22:24,27] *}

    }

    @Test
    public void testValidBuffer() throws Exception {
        byte[] buffer = new byte[1024];
        validator.validateBuffer(buffer, 100, 2048);
        // Should pass without exception
    }

    @Test
    public void testNullBuffer() throws Exception {
        assertThrows(SmbException.class, () -> {
            validator.validateBuffer(null, 100, 1024);
        });
    }

En este caso, puedes usar `typing.Dict` (o solo `dict` en Python 3.9 y posteriores):

{* ../../docs_src/extra_models/tutorial005_py39.py hl[6] *}


## Recapitulación { #recap }

Usa múltiples modelos Pydantic y hereda libremente para cada caso.

    "sync_bg": "not set",
}

errors = []


async def get_state():
    return state


class AsyncDependencyError(Exception):
    pass


class SyncDependencyError(Exception):
    pass


class OtherDependencyError(Exception):
    pass


async def asyncgen_state(state: dict[str, str] = Depends(get_state)):
    state["/async"] = "asyncgen started"
    yield state["/async"]

# À propos de HTTPS

Il est facile de penser que HTTPS peut simplement être "activé" ou non.

Mais c'est beaucoup plus complexe que cela.

/// tip

Si vous êtes pressé ou si cela ne vous intéresse pas, passez aux sections suivantes pour obtenir des instructions étape par étape afin de tout configurer avec différentes techniques.

///

Pour apprendre les bases du HTTPS, du point de vue d'un utilisateur, consultez <a href="https://howhttps.works/"

E também é usado internamente ao montar sub-aplicações.

Ter um proxy com um prefixo de path removido, nesse caso, significa que você poderia declarar um path em `/app` no seu código, mas então você adiciona uma camada no topo (o proxy) que colocaria sua aplicação **FastAPI** sob um path como `/api/v1`.

Nesse caso, o path original `/app` seria servido em `/api/v1/app`.

Se algo parecer interessante e útil para o seu projeto, vá em frente e dê uma olhada. Caso contrário, você pode simplesmente ignorá-lo.

/// tip | Dica