# Bases de Datos SQL (Relacionales) { #sql-relational-databases }

**FastAPI** no requiere que uses una base de datos SQL (relacional). Pero puedes utilizar **cualquier base de datos** que desees.

Aquí veremos un ejemplo usando <a href="https://sqlmodel.tiangolo.com/" class="external-link" target="_blank">SQLModel</a>.

De esta manera, no tienes que saber de antemano cuáles son los nombres válidos de campo/atributo (como sería el caso con modelos Pydantic).

Esto sería útil si deseas recibir claves que aún no conoces.

---

Otro caso útil es cuando deseas tener claves de otro tipo (por ejemplo, `int`).

Eso es lo que vamos a ver aquí.

En este caso, aceptarías cualquier `dict` siempre que tenga claves `int` con valores `float`:

Depois disso, você pode rodar os testes e verificar se tudo funciona. Se funcionar, está concluído. 😎

## Pydantic v1 no v2 { #pydantic-v1-in-v2 }

O Pydantic v2 inclui tudo do Pydantic v1 como um submódulo `pydantic.v1`.

Isso significa que você pode instalar a versão mais recente do Pydantic v2 e importar e usar os componentes antigos do Pydantic v1 a partir desse submódulo, como se tivesse o Pydantic v1 antigo instalado.

<img src="/img/tutorial/additional-responses/image01.png">

## Combina responses predefinidos y personalizados { #combine-predefined-responses-and-custom-ones }

Es posible que desees tener algunos responses predefinidos que se apliquen a muchas *path operations*, pero que quieras combinarlos con responses personalizados necesarios por cada *path operation*.

Jedes dieser Response-`dict`s kann einen Schlüssel `model` haben, welcher ein Pydantic-Modell enthält, genau wie `response_model`.

**FastAPI** nimmt dieses Modell, generiert dessen JSON-Schema und fügt es an der richtigen Stelle in OpenAPI ein.

Um beispielsweise eine weitere Response mit dem Statuscode `404` und einem Pydantic-Modell `Message` zu deklarieren, können Sie schreiben:

Pero no te preocupes, puedes mostrarlo como quieras a tus usuarios finales en el frontend.

Y tus modelos de base de datos pueden usar cualquier otro nombre que desees.

Pero para la *path operation* de inicio de sesión, necesitamos usar estos nombres para ser compatibles con la especificación (y poder, por ejemplo, utilizar el sistema de documentación integrada de la API).

Um es zu Ihrer *Pfadoperation* hinzuzufügen, deklarieren Sie es auf die gleiche Weise, wie Sie Pfad- und Query-Parameter deklariert haben:

{* ../../docs_src/body/tutorial001_py310.py hl[16] *}

... und deklarieren Sie dessen Typ als das Modell, welches Sie erstellt haben, `Item`.

## Resultate { #results }

Mit nur dieser Python-Typdeklaration wird **FastAPI**:

* Den Requestbody als JSON lesen.

Par exemple, le modèle ci-dessus déclare un "objet" JSON (ou `dict` Python) tel que :

```JSON
{
    "name": "Foo",
    "description": "An optional description",
    "price": 45.2,
    "tax": 3.5
}
```

Essas funções existem (em vez de usar diretamente as classes) para que seu editor não marque erros sobre seus tipos.

Dessa forma, você pode usar seu editor e ferramentas de codificação normais sem precisar adicionar configurações personalizadas para desconsiderar esses erros.

Neste caso, você aceitaria qualquer `dict`, desde que tenha chaves` int` com valores `float`:

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial009_py39.py hl[7] *}

/// tip | Dica

Leve em condideração que o JSON só suporta `str` como chaves.

Mas o Pydantic tem conversão automática de dados.