Então, obtemos um modelo Pydantic a partir dos dados em outro modelo Pydantic.

#### Desembrulhando um `dict` e palavras-chave extras { #unpacking-a-dict-and-extra-keywords }

E, então, adicionando o argumento de palavra-chave extra `hashed_password=hashed_password`, como em:

```Python
UserInDB(**user_in.dict(), hashed_password=hashed_password)
```

...acaba sendo como:

///

## Manipular tokens JWT { #handle-jwt-tokens }

Importe os módulos instalados.

Crie uma chave secreta aleatória que será usada para assinar os tokens JWT.

Para gerar uma chave secreta aleatória e segura, use o comando:

<div class="termy">

```console
$ openssl rand -hex 32

09d25e094faa6ca2556c818166b7a9563b93f7099f6f0f4caa6cf63b88e8d3e7

///

## Recapitulando { #recap }

Você pode usar `Field` do Pydantic para declarar validações extras e metadados para atributos do modelo.

### Crear una clase `Enum` { #create-an-enum-class }

Importa `Enum` y crea una subclase que herede de `str` y de `Enum`.

Al heredar de `str`, la documentación de la API podrá saber que los valores deben ser de tipo `string` y podrá representarlos correctamente.

Luego crea atributos de clase con valores fijos, que serán los valores válidos disponibles:

Lo importas y creas una "instance" de la misma manera que lo harías con la clase `FastAPI`:

{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py39/routers/users.py hl[1,3] title["app/routers/users.py"] *}

### *Path operations* con `APIRouter` { #path-operations-with-apirouter }

Y luego lo usas para declarar tus *path operations*.

Úsalo de la misma manera que usarías la clase `FastAPI`:

                share-publicly: false
                upload-for-failed-jobs: true
                show-inline: true
      # Notify homer
      - postbuildscript:
          builders:
            - role: SLAVE
              build-on:
                - SUCCESS
                - FAILURE
                - UNSTABLE
              build-steps:
                - http-request:

## `GraphQLApp` viejo de Starlette { #older-graphqlapp-from-starlette }

Las versiones anteriores de Starlette incluían una clase `GraphQLApp` para integrar con <a href="https://graphene-python.org/" class="external-link" target="_blank">Graphene</a>.

Para estes casos, a sua aplicação **FastAPI** possui o atributo `app.dependency_overrides`. Ele é um simples `dict`.

Para sobrepor a dependência para os testes, você coloca como chave a dependência original (a função), e como valor, a sua sobreposição da dependência (outra função).

E então o **FastAPI** chamará a sobreposição no lugar da dependência original.

labels.key_match_configuration=Correspondência de chave
labels.key_match_list_term=Termo de pesquisa
labels.key_match_list_query=Consulta
labels.key_match_term=Termo de pesquisa
labels.key_match_query=Consulta
labels.key_match_size=Tamanho
labels.key_match_boost=Valor de impulso
labels.key_match_urls=URL
labels.key_match_title_details=Correspondência de chave
labels.design_configuration=Design da página

```Python
from fastapi import FastAPI
from unicorn import UnicornMiddleware

app = FastAPI()

app.add_middleware(UnicornMiddleware, some_config="rainbow")
```

`app.add_middleware()` recibe una clase de middleware como primer argumento y cualquier argumento adicional que se le quiera pasar al middleware.

## Middlewares integrados { #integrated-middlewares }