* Le cryptage de la connexion se fait au niveau du protocole TCP.
    * C'est une couche en dessous de HTTP.
    * Donc, le certificat et le traitement du cryptage sont faits avant HTTP.
* TCP ne connaît pas les "domaines", seulement les adresses IP.
    * L'information sur le domaine spécifique demandé se trouve dans les données HTTP.

# Bases de Datos SQL (Relacionales)

**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>.

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:

Todo se combinará e incluirá en tu OpenAPI, y se mostrará en la documentación de la API:

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

## Combina responses predefinidos y personalizados

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*.

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
}
```

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`:

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

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial009.py hl[9] *}

/// tip | Dica

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

Mas o Pydantic tem conversão automática de dados.

Por exemplo, o modelo acima declara um JSON "`object`" (ou `dict` no Python) como esse:

```JSON
{
    "name": "Foo",
    "description": "Uma descrição opcional",
    "price": 45.2,
    "tax": 3.5
}
```

...como `description` e `tax` são opcionais (Com um valor padrão de `None`), esse JSON "`object`" também é válido:

```JSON
{
    "name": "Foo",
    "price": 45.2
}
```

/usr/local/bin:/usr/bin:/bin:/usr/sbin:/sbin:/opt/custompython/bin
```

Dessa forma, ao digitar `python` no terminal, o sistema encontrará o programa Python em `/opt/custompython/bin` (último diretório) e o utilizará.

////

//// tab | Windows

Digamos que você instala o Python e ele acaba em um diretório `C:\opt\custompython\bin`.

/// note | Hinweis

Wenn Sie bereits wissen, was HTTP-Statuscodes sind, überspringen Sie dieses Kapitel und fahren Sie mit dem nächsten fort.

///

In HTTP senden Sie als Teil der Response einen aus drei Ziffern bestehenden numerischen Statuscode.

Diese Statuscodes haben einen Namen zugeordnet, um sie besser zu erkennen, aber der wichtige Teil ist die Zahl.

Kurz: