Una **imagen de contenedor** normalmente incluye en sus metadatos el programa o comando por defecto que debería ser ejecutado cuando el **contenedor** se inicie y los parámetros que deben pasar a ese programa. Muy similar a lo que sería si estuviera en la línea de comandos.

Cuando un **contenedor** se inicia, ejecutará ese comando/programa (aunque puedes sobrescribirlo y hacer que ejecute un comando/programa diferente).

a
ainda
alem
ambas
ambos
antes
ao
aonde
aos
apos
aquele
aqueles
as
assim
com
como
contra
contudo
cuja
cujas
cujo
cujos
da
das
de
dela
dele
deles
demais
depois
desde
desta
deste
dispoe
dispoem
diversa
diversas
diversos
do
dos
durante
e
ela

Então podemos declarar `tags` como um conjunto de strings:

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial003_py310.py hl[12] *}

Com isso, mesmo que você receba uma requisição contendo dados duplicados, ela será convertida em um conjunto de itens exclusivos.

E sempre que você enviar esses dados como resposta, mesmo se a fonte tiver duplicatas, eles serão gerados como um conjunto de itens exclusivos.

)
```

O más exactamente, usando `user_dict` directamente, con cualquier contenido que pueda tener en el futuro:

```Python
UserInDB(
    username = user_dict["username"],
    password = user_dict["password"],
    email = user_dict["email"],
    full_name = user_dict["full_name"],
)
```

#### Un modelo Pydantic a partir del contenido de otro { #a-pydantic-model-from-the-contents-of-another }

Ahora, veamos cómo podrías usar eso para devolver un response personalizado.

Digamos que quieres devolver un response en [XML](https://en.wikipedia.org/wiki/XML).

Podrías poner tu contenido XML en un string, poner eso en un `Response`, y devolverlo:

{* ../../docs_src/response_directly/tutorial002_py310.py hl[1,18] *}

## Cómo funciona un Response Model { #how-a-response-model-works }

if [[ -n "$TFCI_BUILD_PIP_PACKAGE_ADDITIONAL_WHEEL_NAMES" ]]; then
  # Re-build the wheel with the same config, but with different name(s), if any.
  # This is done after the rename_and_verify_wheel.sh run above, not to have
  # to contend with extra wheels there.
  for wheel_name in ${TFCI_BUILD_PIP_PACKAGE_ADDITIONAL_WHEEL_NAMES}; do
    echo "Building for additional WHEEL_NAME: ${wheel_name}"
    CURRENT_WHEEL_NAME_ARG="--repo_env=WHEEL_NAME=${wheel_name}"

funcionalidades necessárias em sistemas de API é a "<dfn title="também chamado: marshalling, conversão">serialização</dfn>" de dados, que é pegar dados do código (Python) e convertê-los em algo que possa ser enviado pela rede. Por exemplo, converter um objeto contendo dados de um banco de dados em um objeto JSON. Converter objetos `datetime` em strings, etc.

Outra grande funcionalidade necessária pelas APIs é a validação de dados, garantindo que os dados são válidos, dados certos parâmetros. Por exemplo,...

///

**FastAPI** hará la conversión automática del request, de modo que el parámetro `item` reciba su contenido específico y lo mismo para `user`.

Realizará la validación de los datos compuestos, y los documentará así para el esquema de OpenAPI y la documentación automática.

Você pode ler mais sobre isso no [Guia Avançado do Usuário](../advanced/index.md).

## Detalhes { #details }

O primeiro `"/static"` refere-se ao sub-path no qual este "subaplicativo" será "montado". Assim, qualquer path que comece com `"/static"` será tratado por ele.

O `directory="static"` refere-se ao nome do diretório que contém seus arquivos estáticos.

    $ mvn jdeb:jdeb # Paquete .deb

### Generar Código Fuente

    $ mvn dbflute:download # (comando ejecutado una sola vez)
    $ mvn dbflute:freegen
    $ mvn license:format

### Pruebas de Integración

Inicia el servidor Fess y ejecuta el siguiente comando:

    $ mvn test -P integrationTests -Dtest.fess.url="http://localhost:8080" -Dtest.search_engine.url="http://localhost:9201"