# Migrar do Pydantic v1 para o Pydantic v2 { #migrate-from-pydantic-v1-to-pydantic-v2 }

Se você tem uma aplicação FastAPI antiga, pode estar usando o Pydantic versão 1.

O FastAPI versão 0.100.0 tinha suporte ao Pydantic v1 ou v2. Ele usaria aquele que você tivesse instalado.

O FastAPI versão 0.119.0 introduziu suporte parcial ao Pydantic v1 a partir de dentro do Pydantic v2 (como `pydantic.v1`), para facilitar a migração para o v2.

# Eventos Enviados pelo Servidor (SSE) { #server-sent-events-sse }

Você pode transmitir dados para o cliente usando Server-Sent Events (SSE).

Isso é semelhante a [Stream de JSON Lines](stream-json-lines.md), mas usa o formato `text/event-stream`, que é suportado nativamente pelos navegadores com a [`EventSource` API](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/API/EventSource).

/// info | Informação

Adicionado no FastAPI 0.135.0.

///

/// warning | Atenção

Quando você retorna um `Response` diretamente, como no exemplo acima, ele será retornado diretamente.

Ele não será serializado com um modelo, etc.

Garanta que ele tenha toda informação que você deseja, e que os valores sejam um JSON válido (caso você esteja usando `JSONResponse`).

///

/// note | Detalhes Técnicos

* Un parámetro de query `limit` que es un `int`, con un valor por defecto de `100`.

En ambos casos, los datos serán convertidos, validados, documentados en el esquema de OpenAPI, etc.

## Úsalo { #use-it }

Ahora puedes declarar tu dependencia usando esta clase.

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial002_an_py310.py hl[19] *}

Por exemplo, se você precisar armazená-lo em um banco de dados.

Para isso, **FastAPI** fornece uma função `jsonable_encoder()`.

## Usando a função `jsonable_encoder` { #using-the-jsonable-encoder }

Vamos imaginar que você tenha um banco de dados `fake_db` que recebe apenas dados compatíveis com JSON.

# Bancos de Dados SQL (Relacionais) { #sql-relational-databases }

**FastAPI** não exige que você use um banco de dados SQL (relacional). Mas você pode usar **qualquer banco de dados** que quiser.

Aqui veremos um exemplo usando [SQLModel](https://sqlmodel.tiangolo.com/).

Empecemos con una aplicación simple de FastAPI:

{* ../../docs_src/generate_clients/tutorial001_py310.py hl[7:9,12:13,16:17,21] *}

Nota que las *path operations* definen los modelos que usan para el payload del request y el payload del response, usando los modelos `Item` y `ResponseMessage`.

### Documentación de la API { #api-docs }

Si vas a `/docs`, verás que tiene los **esquemas** para los datos a enviar en requests y recibir en responses:

Para isso, você pode utilizar o `WSGIMiddleware` para encapsular a sua aplicação WSGI, como por exemplo Flask, Django, etc.

## Usando `WSGIMiddleware` { #using-wsgimiddleware }

/// info | Informação

Isso requer instalar `a2wsgi`, por exemplo com `pip install a2wsgi`.

///

Você precisa importar o `WSGIMiddleware` de `a2wsgi`.

        * Nas respostas, o `set` será convertido para uma `list`.
        * O esquema gerado vai especificar que os valores do `set` são únicos (usando o `uniqueItems` do JSON Schema).
* `bytes`:
    * O `bytes` padrão do Python.
    * Em requisições e respostas será representado como uma `str`.
    * O esquema gerado vai especificar que é uma `str` com o "formato" `binary`.

Está basado en [HTTPX](https://www.python-httpx.org), que a su vez está diseñado basado en Requests, por lo que es muy familiar e intuitivo.

Con él, puedes usar [pytest](https://docs.pytest.org/) directamente con **FastAPI**.

## Usando `TestClient` { #using-testclient }

/// info | Información

Para usar `TestClient`, primero instala [`httpx`](https://www.python-httpx.org).