Esto funciona de la misma manera que con los modelos de Pydantic. Y en realidad se logra de la misma manera internamente, utilizando Pydantic.

/// info | Información

Ten en cuenta que los dataclasses no pueden hacer todo lo que los modelos de Pydantic pueden hacer.

Así que, podrías necesitar seguir usando modelos de Pydantic.

errors.app.db.already.deleted = Pode ter sido excluído por outro processo. Por favor, tente novamente.
errors.app.db.already.updated = Pode ter sido atualizado por outro processo. Por favor, tente novamente.
errors.app.db.already.exists = Os dados já existem. Por favor, tente novamente.
errors.app.double.submit.request = Esta solicitação pode já ter sido processada. Por favor, tente novamente.

    SQLModel sabrá que algo declarado como `str` será una columna SQL de tipo `TEXT` (o `VARCHAR`, dependiendo de la base de datos).

### Crear un Engine

Un `engine` de SQLModel (en el fondo, realmente es un `engine` de SQLAlchemy) es lo que **mantiene las conexiones** a la base de datos.

Tendrías **un solo objeto `engine`** para todo tu código para conectar a la misma base de datos.

Nesse caso, você poderia querer documentar como essa API externa *deveria* ser. Que *operação de rota* ela deveria ter, que corpo ela deveria esperar, que resposta ela deveria retornar, etc.

## Um aplicativo com callbacks

Vamos ver tudo isso com um exemplo.

Imagine que você tem um aplicativo que permite criar faturas.

Essas faturas terão um `id`, `title` (opcional), `customer` e `total`.

* `limit`: con un valor de `10`

Como son parte de la URL, son "naturalmente" strings.

Pero cuando los declaras con tipos de Python (en el ejemplo anterior, como `int`), son convertidos a ese tipo y validados respecto a él.

Todo el mismo proceso que se aplica para los parámetros de path también se aplica para los parámetros de query:

* Soporte del editor (obviamente)

    String jacksons = "arfo(Marlon)aorf, (Michael)orfa, afro(Jackie)orfa, ofar(Jemaine), aff(Tito)";
    Iterable<String> family =
        COMMA_SPLITTER
            .trimResults(CharMatcher.anyOf("afro").or(CharMatcher.whitespace()))
            .split(jacksons);
    assertThat(family)
        .containsExactly("(Marlon)", "(Michael)", "(Jackie)", "(Jemaine)", "(Tito)")
        .inOrder();
  }

  public void testStringSimpleSplit() {

    * Terá a melhor performance, já que ele não tem muito código extra além do servidor em si.
    * Você não conseguiria escrever uma aplicação em Uvicorn diretamente. Isso significa que seu código deveria conter, mais ou menos, todo o código fornecido pelo Starlette (ou **FastAPI**). E se você fizesse isso, sua aplicação final poderia ter a mesma sobrecarga que utilizar um _framework_ que minimiza o código e _bugs_ da sua aplicação.

# Conceitos de Implantações

Ao implantar um aplicativo **FastAPI**, ou na verdade, qualquer tipo de API da web, há vários conceitos com os quais você provavelmente se importa e, usando-os, você pode encontrar a maneira **mais apropriada** de **implantar seu aplicativo**.

Alguns dos conceitos importantes são:

* Segurança - HTTPS
* Executando na inicialização
* Reinicializações
* Replicação (o número de processos em execução)
* Memória

	//TODO LDTRSW 0x1e(LR), R5                 // c5eb81b8
	//TODO LDUR 0xbf(R13), R1                  // a1f14bb8
	//TODO LDUR -0x3c(R22), R3                 // c3425cf8
	//TODO LDURB -0xff(R17), R14               // 2e125038
	//TODO LDURH 0x80(R1), R6                  // 26004878
	//TODO LDURSB 0xde(LR), R3                 // c3e3cd38
	//TODO LDURSB 0x96(R9), R7                 // 27618938

    @Override
    public DBDef assistCurrentDBDef() {
        // TODO Auto-generated method stub
        return null;
    }

    @Override
    public DataSource assistDataSource() {
        // TODO Auto-generated method stub
        return null;
    }

    @Override
    public DBMetaProvider assistDBMetaProvider() {
        // TODO Auto-generated method stub
        return null;
    }

    @Override