De esta manera, no tienes que saber de antemano cuáles son los nombres válidos de campo/atributo (como sería el caso con modelos Pydantic).

Esto sería útil si deseas recibir claves que aún no conoces.

---

Otro caso útil es cuando deseas tener claves de otro tipo (por ejemplo, `int`).

Eso es lo que vamos a ver aquí.

En este caso, podrías querer documentar cómo esa API externa *debería* verse. Qué *path operation* debería tener, qué cuerpo debería esperar, qué response debería devolver, etc.

## Una aplicación con callbacks { #an-app-with-callbacks }

Veamos todo esto con un ejemplo.

Imagina que desarrollas una aplicación que permite crear facturas.

Isso na verdade inspirou a atualização de partes do Pydantic, para dar suporte ao mesmo estilo de declaração da validação (toda essa funcionalidade já está disponível no Pydantic).

///

### [Hug](https://github.com/hugapi/hug) { #hug }

---

"_Se você está procurando aprender um **framework moderno** para construir APIs REST, dê uma olhada no **FastAPI** [...] É rápido, fácil de usar e fácil de aprender [...]_"

///

Los responses generadas en el OpenAPI para esta *path operation* serán:

```JSON hl_lines="3-12"
{
    "responses": {
        "404": {

{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial006_py310.py hl[19:36, 39:40] *}

Nesse exemplo, nós não declaramos nenhum modelo do Pydantic. Na verdade, o corpo da requisição não está nem mesmo <dfn title="convertido de algum formato simples, como bytes, em objetos Python">analisado</dfn> como JSON, ele é lido diretamente como `bytes`, e a função `magic_data_reader()` seria a responsável por analisá-lo de alguma forma.

Este es el response usado por defecto en **FastAPI**, como leíste arriba.

/// note | Nota Técnica

Pero si declaras un response model o un tipo de retorno, eso se usará directamente para serializar los datos a JSON, y se devolverá directamente un response con el media type correcto para JSON, sin usar la clase `JSONResponse`.

Esta es la forma ideal de obtener el mejor rendimiento.

///

É quase a única coisa que você deve se lembrar de fazer corretamente, para estar em conformidade com as especificações.

De resto, **FastAPI** cuida disso para você.

///

## Atualize as dependências { #update-the-dependencies }

Agora vamos atualizar nossas dependências.

Queremos obter o `current_user` *somente* se este usuário estiver ativo.

Agora você pode passar esse `oauth2_scheme` em uma dependência com `Depends`.

{* ../../docs_src/security/tutorial001_an_py310.py hl[12] *}

Essa dependência fornecerá uma `str` que é atribuída ao parâmetro `token` da função de operação de rota.

O **FastAPI** saberá que pode usar essa dependência para definir um "esquema de segurança" no esquema OpenAPI (e na documentação automática da API).

/// info | Detalhes Técnicos

## Como Começar

Existem duas maneiras de testar o Fess. A primeira é baixar e instalar você mesmo. A segunda é usar [Docker](https://www.docker.com/products/docker-engine).

### Baixar e Instalar/Executar

O Fess 15.3 já está disponível e pode ser baixado na [página de lançamentos](https://github.com/codelibs/fess/releases "download"). As opções de download incluem: deb, rpm, zip.

Os comandos a seguir mostram como usar o download em formato zip: