Puedes establecer `"json_schema_extra"` con un `dict` que contenga cualquier dato adicional que te gustaría que aparezca en el JSON Schema generado, incluyendo `examples`.

/// tip | Consejo

Podrías usar la misma técnica para extender el JSON Schema y añadir tu propia información extra personalizada.

Por ejemplo, podrías usarlo para añadir metadatos para una interfaz de usuario frontend, etc.

///

/// info | Información

# Parámetros de Path y Validaciones Numéricas { #path-parameters-and-numeric-validations }

De la misma manera que puedes declarar más validaciones y metadatos para los parámetros de query con `Query`, puedes declarar el mismo tipo de validaciones y metadatos para los parámetros de path con `Path`.

## Importar `Path` { #import-path }

Primero, importa `Path` de `fastapi`, e importa `Annotated`:

pasa el/los tipo(s) interno(s) como "parámetros de tipo" usando corchetes: `[` y `]`

```Python
my_list: list[str]
```

Eso es toda la sintaxis estándar de Python para declaraciones de tipo.

Usa esa misma sintaxis estándar para atributos de modelos con tipos internos.

Así, en nuestro ejemplo, podemos hacer que `tags` sea específicamente una "lista de strings":

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial002_py310.py hl[12] *}

  "disabled": false,
  "hashed_password": "fakehashedsecret"
}
```

<img src="/img/tutorial/security/image06.png">

Si haces clic en el icono de candado y cierras sesión, y luego intentas la misma operación nuevamente, obtendrás un error HTTP 401 de:

```JSON
{
  "detail": "Not authenticated"
}
```

### Usuario inactivo { #inactive-user }

El valor por defecto del parámetro de función es el valor real por defecto, eso es más intuitivo con Python en general. 😌

Podrías llamar a esa misma función en otros lugares sin FastAPI, y funcionaría como se espera. Si hay un parámetro requerido (sin un valor por defecto), tu editor te avisará con un error, Python también se quejará si lo ejecutas sin pasar el parámetro requerido.

Puedes definir lógica (código) que debería ser ejecutada antes de que la aplicación **inicie**. Esto significa que este código será ejecutado **una vez**, **antes** de que la aplicación **comience a recibir requests**.

De la misma manera, puedes definir lógica (código) que debería ser ejecutada cuando la aplicación esté **cerrándose**. En este caso, este código será ejecutado **una vez**, **después** de haber manejado posiblemente **muchos requests**.

[fess.codelibs.org](https://fess.codelibs.org/)

## Problemas/Perguntas

[discuss.codelibs.org](https://discuss.codelibs.org/c/FessEN/)

## 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

Por lo tanto, la validación de datos, la serialización y la documentación, tienen que hacerse en código, no automáticamente. O tienen que implementarse como un framework sobre Falcon, como Hug. Esta misma distinción ocurre en otros frameworks que se inspiran en el diseño de Falcon, de tener un objeto request y un objeto response como parámetros.

/// check | Inspiró a **FastAPI** a

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
$ MY_NAME="Wade Wilson" python main.py

// Ahora puede leer la variable de entorno

Field: ('path', 'item_id'), Error: Input should be a valid integer, unable to parse string as an integer
```

### Sobrescribir el manejador de errores de `HTTPException` { #override-the-httpexception-error-handler }

De la misma manera, puedes sobrescribir el manejador de `HTTPException`.

Por ejemplo, podrías querer devolver un response de texto plano en lugar de JSON para estos errores: