Luego, cerca del final del `Dockerfile`, copiamos todo el código. Como esto es lo que **cambia con más frecuencia**, lo ponemos cerca del final, porque casi siempre, cualquier cosa después de este paso no podrá usar la caché.

```Dockerfile
COPY ./app /code/app
```

### Construir la Imagen de Docker { #build-the-docker-image }

Para distinguir entre los modelos con todos los valores opcionales para **actualizaciones** y modelos con valores requeridos para **creación**, puedes utilizar las ideas descritas en [Modelos Extra](extra-models.md).

Veamos cómo funciona eso y cómo cambiarlo si necesitas hacerlo.

## Modelos Pydantic para Entrada y Salida { #pydantic-models-for-input-and-output }

Digamos que tienes un modelo Pydantic con valores por defecto, como este:

{* ../../docs_src/separate_openapi_schemas/tutorial001_py310.py ln[1:7] hl[7] *}

{* ../../docs_src/path_params/tutorial005_py310.py hl[1,6:9] *}

/// tip | Dica
Se você está se perguntando, "AlexNet", "ResNet" e "LeNet" são apenas nomes de modelos de Aprendizado de Máquina <dfn title="Tecnicamente, arquiteturas de modelos de Deep Learning">modelos</dfn>.
///

### Declare um parâmetro de path { #declare-a-path-parameter }

<img src="/img/python-types/image06.png">

Nota que esto significa "`one_person` es una **instance** de la clase `Person`".

No significa "`one_person` es la **clase** llamada `Person`".

## Modelos Pydantic { #pydantic-models }

[Pydantic](https://docs.pydantic.dev/) es un paquete de Python para realizar la validación de datos.

Declaras la "forma" de los datos como clases con atributos.

Creo que `Union[SomeType, None]` es más explícito respecto a lo que significa.

Se trata solo de palabras y nombres. Pero esas palabras pueden afectar cómo tú y tu equipo piensan sobre el código.

Como ejemplo, tomemos esta función:

```python
from typing import Optional


def say_hi(name: Optional[str]):
    print(f"Hey {name}!")
```

### Requisitos de Dependências { #dependency-requirements }

Dependências podem declarar requisitos de requisições (como cabeçalhos) ou outras subdependências:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial006_an_py310.py hl[8,13] *}

### Levantar exceções { #raise-exceptions }

Essas dependências podem `raise` exceções, da mesma forma que dependências comuns:

# Modelos de Cookies { #cookie-parameter-models }

Si tienes un grupo de **cookies** que están relacionadas, puedes crear un **modelo de Pydantic** para declararlas. 🍪

Esto te permitirá **reutilizar el modelo** en **múltiples lugares** y también declarar validaciones y metadatos para todos los parámetros a la vez. 😎

/// note | Nota

Esto es compatible desde la versión `0.115.0` de FastAPI. 🤓

///

/// tip | Consejo

Esses códigos de status têm um nome associado para reconhecê-los, mas o importante é o número.

Resumidamente:

* `100 - 199` são para "Informações". Você raramente os usa diretamente. As respostas com esses códigos de status não podem ter um corpo.
* **`200 - 299`** são para respostas "Bem-sucedidas". Estes são os que você mais usaria.
    * `200` é o código de status padrão, o que significa que tudo estava "OK".

De la misma manera que puedes declarar validaciones adicionales y metadatos en los parámetros de las *path operation function* con `Query`, `Path` y `Body`, puedes declarar validaciones y metadatos dentro de los modelos de Pydantic usando `Field` de Pydantic.

## Importar `Field` { #import-field }

Primero, tienes que importarlo:

{* ../../docs_src/body_fields/tutorial001_an_py310.py hl[4] *}

/// warning | Advertencia