V1Field["Pydantic v1 Model"]
        end
    end

    style V2 fill:#f9fff3
    style V1 fill:#fff6f0
    style V1Field fill:#fff6f0
    style V2Field fill:#f9fff3
```

Em alguns casos, é até possível ter modelos Pydantic v1 e v2 na mesma operação de rota na sua aplicação FastAPI:

{* ../../docs_src/pydantic_v1_in_v2/tutorial003_an_py310.py hl[2:3,6,12,21:22] *}

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).

Usa algum texto ou sequência de bytes para retornar uma resposta de texto não formatado.

{* ../../docs_src/custom_response/tutorial005_py39.py hl[2,7,9] *}

### `JSONResponse` { #jsonresponse }

Pega alguns dados e retorna uma resposta com codificação `application/json`.

É a resposta padrão utilizada no **FastAPI**, como você leu acima.

### `ORJSONResponse` { #orjsonresponse }

* La API verifica ese `username` y `password`, y responde con un "token" (no hemos implementado nada de esto aún).
    * Un "token" es solo un string con algún contenido que podemos usar luego para verificar a este usuario.
    * Normalmente, un token se establece para que expire después de algún tiempo.
        * Así que, el usuario tendrá que volver a iniciar sesión más adelante.

# Recursos Estáticos Personalizados para a UI de Documentação (Hospedagem Própria) { #custom-docs-ui-static-assets-self-hosting }

A documentação da API usa **Swagger UI** e **ReDoc**, e cada um deles precisa de alguns arquivos JavaScript e CSS.

Pero primero deberías leer la **Tutorial - Guía del Usuario** (lo que estás leyendo ahora mismo).

# Seguridad Avanzada { #advanced-security }

## Funcionalidades Adicionales { #additional-features }

Hay algunas funcionalidades extra para manejar la seguridad aparte de las cubiertas en el [Tutorial - Guía del Usuario: Seguridad](../../tutorial/security/index.md){.internal-link target=_blank}.

/// tip | Consejo

Las siguientes secciones **no son necesariamente "avanzadas"**.

Y es posible que para tu caso de uso, la solución esté en una de ellas.

En este ejemplo, no declaramos ningún modelo Pydantic. De hecho, el cuerpo del request ni siquiera se <abbr title="convertido de algún formato plano, como bytes, a objetos de Python">parse</abbr> como JSON, se lee directamente como `bytes`, y la función `magic_data_reader()` sería la encargada de parsearlo de alguna manera.

Sin embargo, podemos declarar el esquema esperado para el cuerpo del request.

Luego tu API (imaginemos):

* Enviará la factura a algún cliente del desarrollador externo.
* Recogerá el dinero.
* Enviará una notificación de vuelta al usuario de la API (el desarrollador externo).
    * Esto se hará enviando un request POST (desde *tu API*) a alguna *API externa* proporcionada por ese desarrollador externo (este es el "callback").

* Conversão de dados das requisições recebidas.
* Conversão de dados para os dados da resposta.
* Validação de dados.
* Anotação e documentação automáticas.

## Outros tipos de dados { #other-data-types }

Aqui estão alguns dos tipos de dados adicionais que você pode usar:

* `UUID`:
    * Um "Identificador Universalmente Único" padrão, comumente usado como ID em muitos bancos de dados e sistemas.