/// tip | Dica

# Usando Dataclasses { #using-dataclasses }

FastAPI está construido sobre **Pydantic**, y te he estado mostrando cómo usar modelos de Pydantic para declarar requests y responses.

Pero FastAPI también soporta el uso de <a href="https://docs.python.org/3/library/dataclasses.html" class="external-link" target="_blank">`dataclasses`</a> de la misma manera:

{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial001_py310.py hl[1,6:11,18:19] *}

Los ejemplos aquí usan `.dict()` por compatibilidad con Pydantic v1, pero deberías usar `.model_dump()` si puedes usar Pydantic v2.

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## Request body + parámetros de path { #request-body-path-parameters }

Puedes declarar parámetros de path y request body al mismo tiempo.

* `allow_origin_regex` - Uma string regex para corresponder às origens que devem ter permissão para fazer requisições de origem cruzada. Por exemplo, `'https://.*\.example\.org'`.
* `allow_methods` - Uma lista de métodos HTTP que devem ser permitidos para requisições de origem cruzada. O padrão é `['GET']`. Você pode usar `['*']` para permitir todos os métodos padrão.

```Python hl_lines="1  4"
{!../../docs_src/python_types/tutorial009_py39.py!}
```

O uso de `Optional[str]` em vez de apenas `str` permitirá que o editor o ajude a detectar erros, onde você pode estar assumindo que um valor é sempre um `str`, quando na verdade também pode ser `None`.

`Optional[Something]` é na verdade um atalho para `Union[Something, None]`, eles são equivalentes.

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

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Eso generaría un `dict` solo con los datos que se establecieron al crear el modelo `item`, excluyendo los valores por defecto.

Luego puedes usar esto para generar un `dict` solo con los datos que se establecieron (enviados en el request), omitiendo los valores por defecto:

Em seguida, ele converterá e validará os dados. Assim, quando você usar esse objeto `settings`, terá dados dos tipos que declarou (por exemplo, `items_per_user` será um `int`).

### Usar o `settings` { #use-the-settings }

Depois você pode usar o novo objeto `settings` na sua aplicação:

{* ../../docs_src/settings/tutorial001_py39.py hl[18:20] *}

Isso provavelmente não é tão importante ou necessário se você usar `Annotated`.

///

Vamos supor que você queira declarar o parâmetro de consulta `q` como uma `str` obrigatória.

E você não precisa declarar mais nada para esse parâmetro, então você realmente não precisa usar `Query`.

Mas você ainda precisa usar `Path` para o parâmetro de path `item_id`. E você não quer usar `Annotated` por algum motivo.

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`.

            "input": "plumbus"
        }
    ]
}
```

## Resumen { #summary }

Puedes usar **modelos de Pydantic** para declarar **parámetros query** en **FastAPI**. 😎

/// tip | Consejo

Alerta de spoiler: también puedes usar modelos de Pydantic para declarar cookies y headers, pero leerás sobre eso más adelante en el tutorial. 🤫