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-->
<model xmlns="http://codehaus-plexus.github.io/MODELLO/2.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
  xsi:schemaLocation="http://codehaus-plexus.github.io/MODELLO/2.0.0 https://codehaus-plexus.github.io/modello/xsd/modello-2.0.0.xsd"
  xml.namespace="http://maven.apache.org/TOOLCHAINS/${version}"

    - 💾 [PostgreSQL](https://www.postgresql.org) as the SQL database.
- 🚀 [React](https://react.dev) for the frontend.
    - 💃 Using TypeScript, hooks, [Vite](https://vitejs.dev), and other parts of a modern frontend stack.
    - 🎨 [Chakra UI](https://chakra-ui.com) for the frontend components.
    - 🤖 An automatically generated frontend client.
    - 🧪 [Playwright](https://playwright.dev) for End-to-End testing.

Da mesma forma, este banco de dados não receberia um modelo Pydantic (um objeto com atributos), apenas um `dict`.

Você pode usar a função `jsonable_encoder` para resolver isso.

A função recebe um objeto, como um modelo Pydantic e retorna uma versão compatível com JSON:

{* ../../docs_src/encoder/tutorial001_py310.py hl[4,21] *}

Neste exemplo, ele converteria o modelo Pydantic em um `dict`, e o `datetime` em um `str`.

## Modelos de Pydantic para Formularios

Solo necesitas declarar un **modelo de Pydantic** con los campos que quieres recibir como **campos de formulario**, y luego declarar el parámetro como `Form`:

{* ../../docs_src/request_form_models/tutorial001_an_py39.py hl[9:11,15] *}

**FastAPI** **extraerá** los datos de **cada campo** de los **form data** en el request y te dará el modelo de Pydantic que definiste.

## Revisa la Documentación

Podrías cargarlo en el nivel superior del módulo/archivo, pero eso también significaría que **cargaría el modelo** incluso si solo estás ejecutando una simple prueba automatizada, entonces esa prueba sería **lenta** porque tendría que esperar a que el modelo se cargue antes de poder ejecutar una parte independiente del código.

import java.lang.reflect.Method
import javax.net.ssl.SSLSocket
import okhttp3.Protocol
import okhttp3.internal.platform.AndroidPlatform
import okhttp3.internal.platform.Platform

/**
 * Modern reflection based SocketAdapter for Conscrypt class SSLSockets.
 *
 * This is used directly for providers where class name is known e.g. the Google Play Provider

![ReDoc](https://fastapi.tiangolo.com/img/index/index-06-redoc-02.png)

### Samenvatting

Samengevat declareer je **eenmalig** de types van parameters, body, etc. als functieparameters.

Dat doe je met standaard moderne Python types.

Je hoeft geen nieuwe syntax te leren, de methods of klassen van een specifieke bibliotheek, etc.

Gewoon standaard **Python**.

Bijvoorbeeld, voor een `int`:

```Python
item_id: int

///

### `examples` de Pydantic y FastAPI

Cuando añades `examples` dentro de un modelo de Pydantic, usando `schema_extra` o `Field(examples=["algo"])`, ese ejemplo se añade al **JSON Schema** para ese modelo de Pydantic.

Y ese **JSON Schema** del modelo de Pydantic se incluye en el **OpenAPI** de tu API, y luego se usa en la interfaz de documentación.

![ReDoc](https://fastapi.tiangolo.com/img/index/index-06-redoc-02.png)

### Faite en python moderne

Tout est basé sur la déclaration de type standard de **Python 3.8** (grâce à Pydantic). Pas de nouvelles syntaxes à apprendre. Juste du Python standard et moderne.

////

/// info | Información

En la versión 1 de Pydantic el método para obtener el esquema JSON para un modelo se llamaba `Item.schema()`, en la versión 2 de Pydantic, el método se llama `Item.model_json_schema()`.

///

Sin embargo, aunque no estamos usando la funcionalidad integrada por defecto, aún estamos usando un modelo Pydantic para generar manualmente el esquema JSON para los datos que queremos recibir en YAML.