Usa base64 solo si definitivamente necesitas incluir datos binarios en JSON y no puedes usar archivos para eso.

## Pydantic `bytes` { #pydantic-bytes }

Puedes declarar un modelo de Pydantic con campos `bytes`, y luego usar `val_json_bytes` en la configuración del modelo para indicarle que use base64 para validar datos JSON de entrada; como parte de esa validación decodificará el string base64 en bytes.

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</div>

## Создание приложения с единственной моделью { #create-the-app-with-a-single-model }

Сначала мы создадим самую простую первую версию приложения с одной моделью **SQLModel**.

Позже мы улучшим его, повысив безопасность и универсальность, добавив **несколько моделей**. 🤓

### Создание моделей { #create-models }

Импортируйте `SQLModel` и создайте модель базы данных:

///

## Embed a single body parameter { #embed-a-single-body-parameter }

Let's say you only have a single `item` body parameter from a Pydantic model `Item`.

By default, **FastAPI** will then expect its body directly.

But if you want it to expect a JSON with a key `item` and inside of it the model contents, as it does when you declare extra body parameters, you can use the special `Body` parameter `embed`:

```Python

## Ajouter des données JSON Schema supplémentaires dans les modèles Pydantic { #extra-json-schema-data-in-pydantic-models }

Vous pouvez déclarer `examples` pour un modèle Pydantic qui seront ajoutés au JSON Schema généré.

{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial001_py310.py hl[13:24] *}

Ces informations supplémentaires seront ajoutées telles quelles au **JSON Schema** de sortie pour ce modèle, et elles seront utilisées dans la documentation de l'API.

Aquí tienes varias formas de hacerlo.

## Datos extra de JSON Schema en modelos de Pydantic { #extra-json-schema-data-in-pydantic-models }

Puedes declarar `examples` para un modelo de Pydantic que se añadirá al JSON Schema generado.

{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial001_py310.py hl[13:24] *}

Esa información extra se añadirá tal cual al **JSON Schema** resultante para ese modelo, y se usará en la documentación de la API.

## Dados extras de JSON Schema em modelos Pydantic { #extra-json-schema-data-in-pydantic-models }

Você pode declarar `examples` para um modelo Pydantic que serão adicionados ao JSON Schema gerado.

{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial001_py310.py hl[13:24] *}

Essas informações extras serão adicionadas como estão ao **JSON Schema** de saída para esse modelo e serão usadas na documentação da API.

## Pydantic `bytes` { #pydantic-bytes }

Vous pouvez déclarer un modèle Pydantic avec des champs `bytes`, puis utiliser `val_json_bytes` dans la configuration du modèle pour lui indiquer d'utiliser base64 pour valider les données JSON en entrée ; dans le cadre de cette validation, il décodera la chaîne base64 en octets.

## Optimizar el Rendimiento del Response - Modelo de Response - Tipo de Retorno { #optimize-response-performance-response-model-return-type }

## Response Adicional con `model` { #additional-response-with-model }

Puedes pasar a tus *decoradores de path operation* un parámetro `responses`.

Recibe un `dict`: las claves son los códigos de estado para cada response (como `200`), y los valores son otros `dict`s con la información para cada uno de ellos.

Cada uno de esos `dict`s de response puede tener una clave `model`, conteniendo un modelo de Pydantic, así como `response_model`.

Jedes dieser Response-`dict`s kann einen Schlüssel `model` haben, welcher ein Pydantic-Modell enthält, genau wie `response_model`.

**FastAPI** nimmt dieses Modell, generiert dessen JSON-Schema und fügt es an der richtigen Stelle in OpenAPI ein.

Um beispielsweise eine weitere Response mit dem Statuscode `404` und einem Pydantic-Modell `Message` zu deklarieren, können Sie schreiben: