{!> ../../docs_src/generate_clients/tutorial003.py!}
```

////

### Generate a TypeScript Client with Custom Operation IDs

Now if you generate the client again, you will see that it has the improved method names:

<img src="/img/tutorial/generate-clients/image07.png">

As you see, the method names now have the tag and then the function name, now they don't include information from the URL path and the HTTP operation.

Il existe spécialement pour supporter ces annotations de types.

#### `List`

Par exemple, définissons une variable comme `list` de `str`.

Importez `List` (avec un `L` majuscule) depuis `typing`.

{*../../docs_src/python_types/tutorial006.py hl[1] *}

Déclarez la variable, en utilisant la syntaxe des deux-points (`:`).

Et comme type, mettez `List`.

Vamos criar a primeira versão mais simples do app com um único modelo **SQLModel**.

Depois, vamos melhorá-lo aumentando a segurança e versatilidade com **múltiplos modelos** abaixo. 🤓

### Criar Modelos

Importe o `SQLModel` e crie um modelo de banco de dados:

{* ../../docs_src/sql_databases/tutorial001_an_py310.py ln[1:11] hl[7:11] *}

### Criando uma classe `Enum`

Importe `Enum` e crie uma sub-classe que herde de `str` e de `Enum`.

Por herdar de `str` a documentação da API vai ser capaz de saber que os valores devem ser do tipo `string` e assim ser capaz de mostrar eles corretamente.

E as dependências pode ser criadas de uma forma bastante simples e intuitiva que permite que você importe apenas os pacotes Python que forem necessários, e integrá-los com as funções de sua API em algumas linhas de código, *literalmente*.

	PublisherConfirms bool     `json:"publisherConfirms"`
	QueueDir          string   `json:"queueDir"`
	QueueLimit        uint64   `json:"queueLimit"`
}

//lint:file-ignore ST1003 We cannot change these exported names.

// AMQP input constants.
const (
	AmqpQueueDir   = "queue_dir"
	AmqpQueueLimit = "queue_limit"

	AmqpURL               = "url"
	AmqpExchange          = "exchange"

Você escreve Python padrão com tipos:

```Python
from datetime import date

from pydantic import BaseModel

# Declare uma variável como str
# e obtenha suporte do editor dentro da função
def main(user_id: str):
    return user_id


# Um modelo do Pydantic
class User(BaseModel):

Je schrijft gewoon standaard Python met types:

```Python
from datetime import date

from pydantic import BaseModel

# Declareer een variabele als een str
# en krijg editorondersteuning in de functie
def main(user_id: str):
    return user_id


# Een Pydantic model
class User(BaseModel):

Es gibt ein Skript, das, wenn Sie es ausführen, Ihren gesamten Code formatiert und bereinigt:

<div class="termy">

```console
$ bash scripts/format.sh
```

</div>

Es sortiert auch alle Ihre Importe automatisch.

Damit es sie richtig sortiert, muss FastAPI lokal in Ihrer Umgebung installiert sein, mit dem Befehl vom obigen Abschnitt, welcher `-e` verwendet.

## Dokumentation

    * Old behavior:
      * environment variables explicitly whitelisted via --docker-env-metadata-whitelist were exported as `container_env_*=*`. Default is zero so by default non were exported
      * all docker labels were exported as `container_label_*=*`
    * New behavior:
      * Only `container_name`, `pod_name`, `namespace`, `id`, `image`, and `name` labels are exposed