Assim, você pode fazer a atualização e garantir que tudo continua funcionando como esperado.

## `bump-pydantic` { #bump-pydantic }

Em muitos casos, quando você usa modelos Pydantic regulares sem personalizações, será possível automatizar a maior parte do processo de migração do Pydantic v1 para o Pydantic v2.

/// 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`.

Reduzir a duplicação de código é uma das ideias principais no **FastAPI**.

A duplicação de código aumenta as chances de bugs, problemas de segurança, problemas de desincronização de código (quando você atualiza em um lugar, mas não em outros), etc.

E esses modelos estão compartilhando muitos dos dados e duplicando nomes e tipos de atributos.

Nós poderíamos fazer melhor.

///

### `yield from` { #yield-from }

Quando você está iterando sobre algo, como um objeto semelhante a arquivo, e faz `yield` para cada item, você também pode usar `yield from` para produzir cada item diretamente e pular o loop `for`.

      assertWrapsInterruptedException(expected);
    } finally {
      interruptenator.shutdown();
      Thread.interrupted();
    }
  }

  /**
   * awaitFullGc() is not quite as reliable a way to ensure calling of a specific finalize method as
   * the more direct await* methods, but should be reliable enough in practice to avoid flakiness of

## Paramètres multiples du corps de la requête et paramètres de requête { #multiple-body-params-and-query }

Bien entendu, vous pouvez également déclarer des paramètres de requête supplémentaires quand vous en avez besoin, en plus de tout paramètre du corps de la requête.

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial003_py310.py hl[12] *}

Con esto, incluso si recibes un request con datos duplicados, se convertirá en un conjunto de elementos únicos.

Y siempre que emitas esos datos, incluso si la fuente tenía duplicados, se emitirá como un conjunto de elementos únicos.

Y también se anotará/documentará en consecuencia.

## Modelos Anidados { #nested-models }

Cada atributo de un modelo Pydantic tiene un tipo.

Observe que o erro também declara claramente exatamente o ponto onde a validação não passou.

Isso é incrivelmente útil ao desenvolver e depurar código que interage com sua API.
///

## Documentação { #documentation }

E quando você abrir seu navegador em [http://127.0.0.1:8000/docs](http://127.0.0.1:8000/docs), você verá documentação automática, interativa, da API como:

<img src="/img/tutorial/path-params/image01.png">

/// check | Verifique

Você poderia criar uma API com uma *operação de rota* que poderia acionar um request a uma *API externa* criada por outra pessoa (provavelmente o mesmo desenvolvedor que estaria *usando* sua API).

También puedes crear una variable de entorno solo para una **invocación específica de un programa**, que está disponible solo para ese programa, y solo durante su duración.

Para hacer eso, créala justo antes del programa en sí, en la misma línea:

<div class="termy">

```console
// Crea una env var MY_NAME en línea para esta llamada del programa