Mas não se preocupe, você pode mostrá-lo como quiser aos usuários finais no frontend.

E seus modelos de banco de dados podem usar qualquer outro nome que você desejar.

Mas para a *operação de rota* de login, precisamos usar esses nomes para serem compatíveis com a especificação (e poder, por exemplo, usar o sistema integrado de documentação da API).

3. El dataclass `Author` incluye una lista de dataclasses `Item`.

4. El dataclass `Author` se usa como el parámetro `response_model`.

5. Puedes usar otras anotaciones de tipos estándar con dataclasses como el request body.

    En este caso, es una lista de dataclasses `Item`.

6. Aquí estamos regresando un diccionario que contiene `items`, que es una lista de dataclasses.

Así, podrías, por ejemplo, compartir los mismos datos de una aplicación de Django en una base de datos con una aplicación de FastAPI. O migrar gradualmente una aplicación de Django usando la misma base de datos.

Y tus usuarios podrían iniciar sesión desde tu aplicación Django o desde tu aplicación **FastAPI**, al mismo tiempo.

///

Para usar isso, declare uma lista de `bytes` ou `UploadFile`:

{* ../../docs_src/request_files/tutorial002_an_py39.py hl[10,15] *}

Você receberá, tal como declarado, uma `list` de `bytes` ou `UploadFile`.

/// note | Detalhes Técnicos

Você pode também pode usar `from starlette.responses import HTMLResponse`.

* `allow_origin_regex` - Uma string regex para corresponder às origens que devem ter permissão para fazer requisições de origem cruzada. Por exemplo, `'https://.*\.example\.org'`.
* `allow_methods` - Uma lista de métodos HTTP que devem ser permitidos para requisições de origem cruzada. O padrão é `['GET']`. Você pode usar `['*']` para permitir todos os métodos padrão.

/// tip | Dica

Você pode usar a mesma técnica para estender o JSON Schema e adicionar suas próprias informações extras de forma personalizada.

Por exemplo, você pode usar isso para adicionar metadados para uma interface de usuário de front-end, etc.

///

## `Field` de argumentos adicionais

Vou mostrar como **construir sua própria imagem do zero** para executar um único processo Uvicorn. É um processo simples e provavelmente é o que você gostaria de fazer ao usar um sistema de gerenciamento de contêineres distribuídos como o **Kubernetes**.

## Recapitular

            "msg": "Extra inputs are not permitted",
            "input": "plumbus"
        }
    ]
}
```

## Resumen

Puedes usar **modelos de Pydantic** para declarar **parámetros query** en **FastAPI**. 😎

/// tip | Consejo

Alerta de spoiler: también puedes usar modelos de Pydantic para declarar cookies y headers, pero leerás sobre eso más adelante en el tutorial. 🤫

```txt
fastapi>=0.45.0,<0.46.0
```

isso significa que você iria usar as versões `0.45.0` ou acima, mas inferiores à `0.46.0`, por exemplo, a versão `0.45.2` ainda seria aceita.

Se você usar qualquer outra ferramenta para gerenciar suas instalações, como Poetry, Pipenv ou outras, todas elas têm uma maneira que você pode usar para definir as versões específicas dos seus pacotes.

## Versões disponíveis

Como **FastAPI** es en realidad **Starlette** por debajo, con una capa de varias herramientas encima, puedes usar el objeto <a href="https://www.starlette.io/requests/" class="external-link" target="_blank">`Request`</a> de Starlette directamente cuando lo necesites.