### Modificar o esquema OpenAPI { #modify-the-openapi-schema }

Agora, você pode adicionar a extensão do ReDoc, incluindo um `x-logo` personalizado ao "objeto" `info` no esquema OpenAPI:

{* ../../docs_src/extending_openapi/tutorial001_py39.py hl[22:24] *}

### Armazenar em cache o esquema OpenAPI { #cache-the-openapi-schema }

Você pode usar a propriedade `.openapi_schema` como um "cache" para armazenar o esquema gerado.

Isso é trabalho "síncrono", você está "sincronizado" com o caixa / cozinheiro 👨‍🍳. Você tem que esperar 🕙 e estar lá no exato momento que o caixa / cozinheiro 👨‍🍳 terminar os hambúrgueres e os der a você, ou então, outro alguém pode pegá-los.

<img src="/img/async/parallel-burgers/parallel-burgers-04.png" class="illustration">

## Parâmetros opcionais { #optional-parameters }

Da mesma forma, você pode declarar parâmetros de consulta opcionais, definindo o valor padrão para `None`:

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

Nesse caso, o parâmetro da função `q` será opcional, e `None` será o padrão.

/// check | Verifique

strategy for Deployments deploymentUpdate: type: RollingUpdate maxUnavailable: 0 maxSurge: 100% ## Update strategy for StatefulSets statefulSetUpdate: updateStrategy: RollingUpdate ## Pod priority settings ## ref: https://kubernetes.io/docs/concepts/configuration/pod-priority-preemption/ ## priorityClassName: "" ## Pod runtime class name ## ref https://kubernetes.io/docs/concepts/containers/runtime-class/ ## runtimeClassName: "" ## Set default rootUser, rootPassword ## rootUser and rootPassword is...

Então, você pode adicionar dados extras para o esquema gerado automaticamente.

Por exemplo, você poderia optar por ler e validar a requisição com seu próprio código, sem utilizar funcionalidades automatizadas do FastAPI com o Pydantic, mas você ainda pode quere definir a requisição no esquema OpenAPI.

Você pode fazer isso com `openapi_extra`:

///

Como o SQLModel é baseado no SQLAlchemy, você pode facilmente usar **qualquer banco de dados suportado** pelo SQLAlchemy (o que também os torna suportados pelo SQLModel), como:

* 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.

Por padrão, `uv` criará um ambiente virtual em um diretório chamado `.venv`.

Mas você pode personalizá-lo passando um argumento adicional com o nome do diretório.

///

////

Esse comando cria um novo ambiente virtual em um diretório chamado `.venv`.

/// details | `.venv` ou outro nome

Você pode criar o ambiente virtual em um diretório diferente, mas há uma convenção para chamá-lo de `.venv`.

///

cluster for this to work. If you'd rather use `emptyDir`, disable PersistentVolumeClai by: ```bash helm install --set persistence.enabled=false minio/minio ``` > *"An emptyDir volume is first created when a Pod is assigned to a Node, and exists as long as that Pod is running on that node. When a Pod is removed from a node for any reason, the data in the emptyDir is deleted forever."* ### Existing PersistentVolumeClai If a Persistent Volume Claim already exists, specify it during installation. 1. Create...

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