### Usar el SDK { #using-the-sdk }

Ahora puedes importar y usar el código del cliente. Podría verse así, nota que tienes autocompletado para los métodos:

<img src="/img/tutorial/generate-clients/image02.png">

/// info | Información

En Pydantic v1 el método se llamaba `.copy()`, fue deprecado (pero aún soportado) en Pydantic v2, y renombrado a `.model_copy()`.

Los ejemplos aquí usan `.copy()` para compatibilidad con Pydantic v1, pero deberías usar `.model_copy()` si puedes usar Pydantic v2.

///

Como `stored_item_model.model_copy(update=update_data)`:

{* ../../docs_src/body_updates/tutorial002_py310.py hl[33] *}

    SwaggerUIBundle.SwaggerUIStandalonePreset
]
```

Estos son objetos de **JavaScript**, no strings, por lo que no puedes pasarlos directamente desde código de Python.

```Dockerfile
RUN pip install --no-cache-dir --upgrade -r /code/requirements.txt
```

O arquivo com os requisitos de pacote **não muda com frequência**. Então, ao copiar apenas esse arquivo, o Docker será capaz de **usar o cache** para esse passo.

Para usar isso, declare uma lista de `bytes` ou `UploadFile`:

{* ../../docs_src/request_files/tutorial002_an_py39.py hl[10,15] *}

Você receberá, tal como declarado, uma `list` de `bytes` ou `UploadFile`.

/// note | Detalhes Técnicos

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

```Python
results = await some_library()
```

Então, declare suas *funções de operação de rota* com `async def` como:

```Python hl_lines="2"
@app.get('/')
async def read_results():
    results = await some_library()
    return results
```

/// note | Nota

Você só pode usar `await` dentro de funções criadas com `async def`.

///

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Então, por baixo dos panos, ele incluiria esses dados compatíveis com JSON (e.g. um `dict`) dentro de uma `JSONResponse` que é utilizada para enviar uma resposta para o cliente.

Mas você pode retornar a `JSONResponse` diretamente nas suas *operações de rota*.

Pode ser útil para retornar cabeçalhos e cookies personalizados, por exemplo.

## Retornando uma `Response` { #return-a-response }

///

Como o SQLModel é baseado no SQLAlchemy, você pode facilmente usar **qualquer banco de dados suportado** pelo SQLAlchemy (o que também os torna suportados pelo SQLModel), como:

* PostgreSQL
* MySQL
* SQLite
* Oracle
* Microsoft SQL Server, etc.

Neste exemplo, usaremos **SQLite**, porque ele usa um único arquivo e o Python tem suporte integrado. Assim, você pode copiar este exemplo e executá-lo como está.

Se você tiver uma versão mais antiga, terá erros ao tentar usar `Annotated`.

Certifique-se de [Atualizar a versão do FastAPI](../deployment/versions.md#upgrading-the-fastapi-versions){.internal-link target=_blank} para pelo menos 0.95.1 antes de usar `Annotated`.

///

## Use `Annotated` no tipo do parâmetro `q` { #use-annotated-in-the-type-for-the-q-parameter }

///

## Leia o Tutorial primeiro { #read-the-tutorial-first }

Você ainda pode usar a maior parte dos recursos no **FastAPI** com o conhecimento do [Tutorial - Guia de Usuário](../tutorial/index.md){.internal-link target=_blank}.