{* ../../docs_src/extra_models/tutorial005_py39.py hl[6] *}


## Recapitulación { #recap }

Usa múltiples modelos Pydantic y hereda libremente para cada caso.

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

Podrías entonces actualizar `test_main.py` con las pruebas extendidas:

{* ../../docs_src/app_testing/app_b_an_py310/test_main.py *}

Cada vez que necesites que el cliente pase información en el request y no sepas cómo, puedes buscar (Googlear) cómo hacerlo en `httpx`, o incluso cómo hacerlo con `requests`, dado que el diseño de HTTPX está basado en el diseño de Requests.

Para responses grandes, devolver una `Response` directamente es mucho más rápido que devolver un diccionario.

Imaginemos que cargar el modelo puede **tomar bastante tiempo**, porque tiene que leer muchos **datos del disco**. Entonces no quieres hacerlo para cada request.

Australia/Yancowinna Brazil/Acre Brazil/DeNoronha Brazil/East Brazil/West CET CST6CDT Canada/Atlantic Canada/Central Canada/Eastern Canada/Mountain Canada/Newfoundland Canada/Pacific Canada/Saskatchewan Canada/Yukon Chile/Continental Chile/EasterIsland Cuba EET EST EST5EDT Egypt Eire Etc/GMT Etc/GMT+0 Etc/GMT+1 Etc/GMT+10 Etc/GMT+11 Etc/GMT+12 Etc/GMT+2 Etc/GMT+3 Etc/GMT+4 Etc/GMT+5 Etc/GMT+6 Etc/GMT+7 Etc/GMT+8 Etc/GMT+9 Etc/GMT-0 Etc/GMT-1 Etc/GMT-10 Etc/GMT-11 Etc/GMT-12 Etc/GMT-13 Etc/GMT-14 Etc/GMT-2...

{* ../../docs_src/extra_models/tutorial005_py39.py hl[6] *}

## Recapitulação { #recap }

Use vários modelos Pydantic e herde livremente para cada caso.

{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial015_an_py310.py ln[16:19] hl[17] *}

#### Un ítem aleatorio { #a-random-item }

Con `data.items()` obtenemos un <abbr title="Algo que podemos iterar con un for, como una list, set, etc.">objeto iterable</abbr> con tuplas que contienen la clave y el valor para cada elemento del diccionario.

E também teremos anotações/documentação em conformidade.

## Modelos aninhados { #nested-models }

Cada atributo de um modelo Pydantic tem um tipo.

Mas esse tipo pode ser outro modelo Pydantic.

Portanto, você pode declarar "objects" JSON profundamente aninhados com nomes, tipos e validações de atributos específicos.

* `C:\Program Files\Python312\Scripts`
* `C:\Program Files\Python312`
* `C:\Windows\System32`

////

Cuando escribes un **comando** en la terminal, el sistema operativo **busca** el programa en **cada uno de esos directorios** listados en la variable de entorno `PATH`.

Por ejemplo, cuando escribes `python` en la terminal, el sistema operativo busca un programa llamado `python` en el **primer directorio** de esa lista.

Vamos criar uma **dependência** do FastAPI com `yield` que fornecerá uma nova `Session` para cada requisição. Isso é o que garante que usamos uma única sessão por requisição. 🤓

Então, criamos uma dependência `Annotated` chamada `SessionDep` para simplificar o restante do código que usará essa dependência.