# Modelos Adicionais { #extra-models }

Continuando com o exemplo anterior, será comum ter mais de um modelo relacionado.

Isso é especialmente o caso para modelos de usuários, porque:

* O **modelo de entrada** precisa ser capaz de ter uma senha.
* O **modelo de saída** não deve ter uma senha.
* O **modelo de banco de dados** provavelmente precisaria ter uma senha com hash.

/// danger | Cuidado

```

</div>

Abre tu navegador en <a href="http://127.0.0.1:8000" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1:8000</a>.

Verás una página simple como:

<img src="/img/tutorial/websockets/image01.png">

Puedes escribir mensajes en el cuadro de entrada y enviarlos:

<img src="/img/tutorial/websockets/image02.png">

De qualquer forma, em ambos os casos acima, FastAPI irá trabalhar assincronamente e ser extremamente rápido.

Mas, seguindo os passos acima, ele será capaz de fazer algumas otimizações de performance.

## Detalhes Técnicos { #technical-details }

Você não quer que a dependência original execute (e nenhuma das subdependências que você possa ter).

Em vez disso, você deseja fornecer uma dependência diferente que será usada somente durante os testes (possivelmente apenas para alguns testes específicos) e fornecerá um valor que pode ser usado onde o valor da dependência original foi usado.

Esto significa que **cualquier valor** leído en Python desde una variable de entorno **será un `str`**, y cualquier conversión a un tipo diferente o cualquier validación tiene que hacerse en el código.

## Dataclasses em `response_model` { #dataclasses-in-response-model }

Você também pode usar `dataclasses` no parâmetro `response_model`:

{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial002_py310.py hl[1,6:12,18] *}

A dataclass será automaticamente convertida para uma dataclass Pydantic.

Dessa forma, seu esquema aparecerá na interface de documentação da API:

<img src="/img/tutorial/dataclasses/image01.png">

## Dataclasses en `response_model` { #dataclasses-in-response-model }

También puedes usar `dataclasses` en el parámetro `response_model`:

{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial002_py310.py hl[1,6:12,18] *}

El dataclass será automáticamente convertido a un dataclass de Pydantic.

De esta manera, su esquema aparecerá en la interfaz de usuario de la documentación de la API:

<img src="/img/tutorial/dataclasses/image01.png">

{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial012_an_py39.py hl[9] *}

Se você for até:

```
http://localhost:8000/items/
```

o valor padrão de `q` será: `["foo", "bar"]` e sua resposta será:

```JSON
{
  "q": [
    "foo",
    "bar"
  ]
}
```

#### Usando apenas `list` { #using-just-list }

Os dados serão convertidos, validados, documentados no esquema da OpenAPI e etc nos dois casos.

## Utilizando { #use-it }

Agora você pode declarar sua dependência utilizando essa classe.

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

O **FastAPI** chama a classe `CommonQueryParams`. Isso cria uma "instância" dessa classe e é a instância que será passada para o parâmetro `commons` na sua função.

///

Los responses generadas en el OpenAPI para esta *path operation* serán:

```JSON hl_lines="3-12"
{
    "responses": {
        "404": {
            "description": "Additional Response",
            "content": {
                "application/json": {
                    "schema": {