Dessa forma, sua aplicação não precisará gerar o esquema toda vez que um usuário abrir a documentação da sua API.

Ele será gerado apenas uma vez, e o mesmo esquema armazenado em cache será utilizado nas próximas requisições.

{* ../../docs_src/extending_openapi/tutorial001_py310.py hl[13:14,25:26] *}

### Sobrescrever o método { #override-the-method }

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

## Problemas/Preguntas

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

## Cómo Empezar

Hay dos maneras de probar Fess. La primera es descargar e instalarlo tú mismo. La segunda es usar [Docker](https://www.docker.com/products/docker-engine).

### Descargar e Instalar/Ejecutar

Os webhooks que você define aparecerão no esquema do **OpenAPI** e na **página de documentação** gerada automaticamente.

/// info | Informação

O objeto `app.webhooks` é na verdade apenas um `APIRouter`, o mesmo tipo que você utilizaria ao estruturar a sua aplicação com diversos arquivos.

///

Se você for na **IU da documentação da API** em `/docs` você poderá ver a **documentação** para cookies das suas *operações de rotas*.

Mas mesmo que você **adicionar os dados** e clicar em "Executar", pelo motivo da IU da documentação trabalhar com **JavaScript**, os cookies não serão enviados, e você verá uma mensagem de **erro** como se você não tivesse escrito nenhum dado.

///

{* ../../docs_src/json_base64_bytes/tutorial001_py310.py ln[1:2,12:16,29,38:41] hl[16] *}

## Pydantic `bytes` para dados de entrada e saída { #pydantic-bytes-for-input-and-output-data }

E, claro, você pode usar o mesmo modelo configurado para usar base64 para lidar tanto com a entrada (*validar*) com `val_json_bytes` quanto com a saída (*serializar*) com `ser_json_bytes` ao receber e enviar dados JSON.

## Probando localmente con Traefik { #testing-locally-with-traefik }

Note que neste caso, nós estamos declarando o parâmetro de path ao lado do parâmetro da requisição.

Assim, o parâmetro de path será extraído, validado, convertido para o tipo especificado e anotado com OpenAPI.

Do mesmo jeito, você pode declarar qualquer outro parâmetro normalmente, e além disso, obter o `Request` também.

///

## Documentação do `Request` { #request-documentation }

Ambos são equivalentes e, por baixo, são a mesma coisa, mas eu recomendaria `Union` em vez de `Optional` porque a palavra "opcional" sugere que o valor é opcional; na verdade, significa "pode ser `None`", mesmo quando não é opcional e continua sendo obrigatório.

Acho que `Union[SomeType, None]` é mais explícito quanto ao significado.

Y también se anotará/documentará en consecuencia.

## Modelos Anidados { #nested-models }

Cada atributo de un modelo Pydantic tiene un tipo.

Pero ese tipo puede ser en sí mismo otro modelo Pydantic.

Así que, puedes declarar "objetos" JSON anidados profundamente con nombres de atributos específicos, tipos y validaciones.

Todo eso, de manera arbitraria.

Isso foi projetado assim principalmente para permitir o uso dos mesmos objetos "yielded" por dependências dentro de tarefas em segundo plano, porque o código de saída seria executado depois que as tarefas em segundo plano fossem concluídas.