/// tip | Dica

Tudo isso parece não ser natural. E pode não estar muito claro ou aparentar ser útil ainda.

Estes exemplos são intencionalmente simples, porém mostram como tudo funciona.

Nos capítulos sobre segurança, existem funções utilitárias que são implementadas desta maneira.

Se você entendeu tudo isso, você já sabe como essas funções utilitárias para segurança funcionam por debaixo dos panos.

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<img src="/img/tutorial/generate-clients/image01.png">

Você pode ver esses schemas porque eles foram declarados com os modelos no app.

Essas informações estão disponíveis no **schema OpenAPI** do app e são mostradas na documentação da API.

E essas mesmas informações dos modelos que estão incluídas no OpenAPI são o que pode ser usado para **gerar o código do cliente**.

### Hey API { #hey-api }

Não se preocupe, com a forma como o código está estruturado, garantiremos que usamos **uma única *sessão* SQLModel por requisição** mais tarde, isso é realmente o que o `check_same_thread` está tentando conseguir.

### Criar as Tabelas { #create-the-tables }

Mas se usarmos o mesmo modelo para outra *operação de rota*, poderíamos estar enviando as senhas dos nossos usuários para todos os clientes.

/// danger | Cuidado

Nunca armazene a senha simples de um usuário ou envie-a em uma resposta como esta, a menos que você saiba todas as ressalvas e saiba o que está fazendo.

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## Adicione um modelo de saída { #add-an-output-model }

Un ejemplo podría ser que tienes un proveedor de autenticación externo al que necesitas llamar.

Le envías un token y te devuelve un usuario autenticado.

Este proveedor podría estar cobrándote por cada request, y llamarlo podría tomar más tiempo adicional que si tuvieras un usuario mock fijo para los tests.

Então, mesmo com o código acima que não usa Pydantic explicitamente, o FastAPI está usando Pydantic para converter essas dataclasses padrão para a versão do Pydantic.

E claro, ele suporta o mesmo:

* validação de dados
* serialização de dados
* documentação de dados, etc.

* `DELETE`

...y los más exóticos:

* `OPTIONS`
* `HEAD`
* `PATCH`
* `TRACE`

En el protocolo HTTP, puedes comunicarte con cada path usando uno (o más) de estos "métodos".

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Al construir APIs, normalmente usas estos métodos HTTP específicos para realizar una acción específica.

Normalmente usas:

* `POST`: para crear datos.
* `GET`: para leer datos.
* `PUT`: para actualizar datos.

### Archivo de prueba { #testing-file }

Entonces podrías tener un archivo `test_main.py` con tus pruebas. Podría estar en el mismo paquete de Python (el mismo directorio con un archivo `__init__.py`):

``` hl_lines="5"
.
├── app
│   ├── __init__.py
│   ├── main.py
│   └── test_main.py
```

Debido a que este archivo está en el mismo paquete, puedes usar importaciones relativas para importar el objeto `app` desde el módulo `main` (`main.py`):

/// note | Nota

El LLM probablemente traducirá esto mal. Lo interesante es si mantiene la traducción corregida al volver a traducir.

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//// tab | Info

La persona que diseña el prompt puede elegir si quiere convertir comillas neutras a comillas tipográficas. También está bien dejarlas como están.

* [Revisar Pull Requests](#review-pull-requests) (veja a seção acima).

Essas duas tarefas são as que **mais consomem tempo**. Esse é o principal trabalho de manter o FastAPI.

Se você puder me ajudar com isso, **você está me ajudando a manter o FastAPI** e garantindo que ele continue **avançando mais rápido e melhor**. 🚀

## Entre no chat { #join-the-chat }