```

/// info | Información

Las <a href="https://docs.python.org/3/library/enum.html" class="external-link" target="_blank">Enumerations (o enums) están disponibles en Python</a> desde la versión 3.4.

///

/// tip | Consejo

Si lo estás dudando, "AlexNet", "ResNet", y "LeNet" son solo nombres de <abbr title="Técnicamente, arquitecturas de modelos de Deep Learning">modelos</abbr> de Machine Learning.

///

Certifique-se de avaliar se os **benefícios** para o seu caso de uso compensam as **desvantagens**. 🤓

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## Bibliotecas GraphQL

Aqui estão algumas das bibliotecas **GraphQL** que têm suporte **ASGI**. Você pode usá-las com **FastAPI**:

* <a href="https://strawberry.rocks/" class="external-link" target="_blank">Strawberry</a> 🍓

## Passos

Então, digamos que você tenha um frontend rodando no seu navegador em `http://localhost:8080`, e seu JavaScript esteja tentando se comunicar com um backend rodando em http://localhost (como não especificamos uma porta, o navegador assumirá a porta padrão `80`).

Definir validações extras para tipos de dados usando valores "padrão" de atributos dos modelos. Isso melhora o suporte do editor, e não estava disponível no Pydantic antes.

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).

///

### <a href="https://github.com/hugapi/hug" class="external-link" target="_blank">Hug</a>

# Declare um exemplo dos dados da requisição

Você pode declarar exemplos dos dados que a sua aplicação pode receber.

Aqui estão várias formas de se fazer isso.

## `schema_extra` do Pydantic

* <abbr title="convertir el string que viene de un HTTP request a datos de Python">"Parsing"</abbr> de datos
* Validación de datos
* Documentación automática

## Configuraciones por defecto

Como los parámetros de query no están fijos en una parte del path pueden ser opcionales y pueden tener valores por defecto.

El ejemplo arriba tiene `skip=0` y `limit=10` como los valores por defecto.

Entonces, si vas a la URL:

```

            * O **FastAPI** adiciona aqui a referência dos esquemas JSON globais que estão localizados em outro lugar, ao invés de incluí-lo diretamente. Deste modo, outras aplicações e clientes podem utilizar estes esquemas JSON diretamente, fornecer melhores ferramentas de geração de código, etc.

///

O retorno gerado no OpenAI para esta *operação de caminho* será:

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

<img src="/img/tutorial/custom-response/image01.png">

## Respostas disponíveis

Aqui estão algumas dos tipos de resposta disponíveis.

Lembre-se que você pode utilizar `Response` para retornar qualquer outra coisa, ou até mesmo criar uma subclasse personalizada.

/// note | Detalhes Técnicos

Você também pode utilizar `from starlette.responses import HTMLResponse`.

### Testado

* 100% <abbr title="A quantidade de código que é testada automaticamente">de cobertura de testes</abbr>.
* 100% do código utiliza <abbr title="Type annotations do Python, com isso seu editor e ferramentas externas podem te dar um suporte melhor">type annotations</abbr>.

$ pip install pydantic-settings
---> 100%
```

</div>

Ele também está incluído no fastapi quando você instala com a opção `all`:

<div class="termy">

```console
$ pip install "fastapi[all]"
---> 100%
```

</div>

/// info