Para responses grandes, devolver una `Response` directamente es mucho más rápido que devolver un diccionario.

**FastAPI** sabe qué hacer en cada caso y cómo reutilizar el mismo objeto, de modo que todas las tareas en segundo plano se combinan y ejecutan en segundo plano después:

{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial002_an_py310.py hl[13,15,22,25] *}

Vamos imaginar que o carregamento do modelo pode **demorar bastante tempo**, porque ele tem que ler muitos **dados do disco**. Então você não quer fazer isso a cada requisição.

Esse desacoplamento de partes, e sendo um "microframework" que pode ser extendido para cobrir exatamente o que é necessário era um recurso chave que eu queria manter.

Dada a simplicidade do Flask, parecia uma ótima opção para construção de APIs. A próxima coisa a procurar era um "Django REST Framework" para Flask.

/// check | **FastAPI** inspirado para

```

////

### Archivo de prueba extendido

Podrías entonces actualizar `test_main.py` con las pruebas extendidas:

{* ../../docs_src/app_testing/app_b/test_main.py *}

Cada vez que necesites que el cliente pase información en el request y no sepas cómo, puedes buscar (Googlear) cómo hacerlo en `httpx`, o incluso cómo hacerlo con `requests`, dado que el diseño de HTTPX está basado en el diseño de Requests.

Neste caso, você pode usar `typing.Dict` (ou simplesmente dict no Python 3.9 e superior):

{* ../../docs_src/extra_models/tutorial005.py hl[1,8] *}

## Em resumo

Use vários modelos Pydantic e herde livremente para cada caso.

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


## Recapitulación

Usa múltiples modelos Pydantic y hereda libremente para cada caso.

E sempre que você enviar esses dados como resposta, mesmo se a fonte tiver duplicatas, eles serão gerados como um conjunto de itens exclusivos.

E também teremos anotações/documentação em conformidade.

## Modelos aninhados

Cada atributo de um modelo Pydantic tem um tipo.

Mas esse tipo pode ser outro modelo Pydantic.

Portanto, você pode declarar "objects" JSON profundamente aninhados com nomes, tipos e validações de atributos específicos.

Imaginemos que cargar el modelo puede **tomar bastante tiempo**, porque tiene que leer muchos **datos del disco**. Entonces no quieres hacerlo para cada request.

Você pode adicionar mais informações sobre o parâmetro.

Essa informações serão inclusas no esquema do OpenAPI e utilizado pela documentação interativa e ferramentas externas.

/// note | Observação

Tenha em mente que cada ferramenta oferece diferentes níveis de suporte ao OpenAPI.

Algumas delas não exibem todas as informações extras que declaramos, ainda que na maioria dos casos, esses recursos estão planejados para desenvolvimento.

///