Você também pode declarar um corpo como um `dict` com chaves de algum tipo e valores de outro tipo.

Sem ter que saber de antemão quais são os nomes de campos/atributos válidos (como seria o caso dos modelos Pydantic).

Isso seria útil se você deseja receber chaves que ainda não conhece.

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Outro caso útil é quando você deseja ter chaves de outro tipo, por exemplo, `int`.

É isso que vamos ver aqui.

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### Pydantic v1 e v2 na mesma aplicação { #pydantic-v1-and-v2-on-the-same-app }

Não é suportado pelo Pydantic ter um modelo do Pydantic v2 com campos próprios definidos como modelos do Pydantic v1, ou vice-versa.

```mermaid
graph TB
    subgraph "❌ Not Supported"
        direction TB
        subgraph V2["Pydantic v2 Model"]

Existem alguns cenários onde você deseje sobrepor uma dependência durante os testes.

Você não quer que a dependência original execute (e nenhuma das subdependências que você possa ter).

Você também pode combinar `dataclasses` com outras anotações de tipo para criar estruturas de dados aninhadas.

Em alguns casos, você ainda pode ter que usar a versão do Pydantic das `dataclasses`. Por exemplo, se você tiver erros com a documentação da API gerada automaticamente.

{* ../../docs_src/debugging/tutorial001_py39.py hl[1,15] *}

### Sobre `__name__ == "__main__"` { #about-name-main }

O objetivo principal de `__name__ == "__main__"` é ter algum código que seja executado quando seu arquivo for chamado com:

<div class="termy">

```console
$ python myapp.py
```

</div>

mas não é chamado quando outro arquivo o importa, como em:

Por exemplo, vamos dizer que você deseja ter uma *operação de rota* que permita atualizar itens, e retornar um código de status HTTP 200 "OK" quando for bem sucedido.

Usando essas ideias, o JWT pode ser usado para cenários muito mais sofisticados.

Nesses casos, várias dessas entidades poderiam ter o mesmo ID, digamos `foo` (um usuário `foo`, um carro `foo` e uma postagem de blog `foo`).

<img src="/img/tutorial/path-operation-configuration/image01.png">

### Tags com Enums { #tags-with-enums }

Se você tem uma grande aplicação, você pode acabar acumulando **várias tags**, e você gostaria de ter certeza de que você sempre usa a **mesma tag** para *operações de rota* relacionadas.

Nestes casos, pode fazer sentido armazenar as tags em um `Enum`.

**FastAPI** suporta isso da mesma maneira que com strings simples:

Novas funcionalidades são adicionadas com frequência, bugs são corrigidos regularmente e o código continua melhorando continuamente.

É por isso que as versões atuais ainda são `0.x.x`, isso reflete que cada versão pode potencialmente ter mudanças significativas. Isso segue as convenções de <a href="https://semver.org/" class="external-link" target="_blank">Versionamento Semântico</a>.

provavelmente acabaria executando alguns projetos com algumas **versões incompatíveis** dos pacotes, e não saberia por que algo não está funcionando.

Além disso, dependendo do seu sistema operacional (por exemplo, Linux, Windows, macOS), ele pode ter vindo com o Python já instalado. E, nesse caso, provavelmente tinha alguns pacotes pré-instalados com algumas versões específicas **necessárias para o seu sistema**. Se você instalar pacotes no ambiente global do Python, poderá acabar **quebrando**...