Les mêmes modèles sont partagés entre les requêtes, ce n'est donc pas un modèle par requête, ni un par utilisateur, ou quelque chose de similaire.

Imaginons que le chargement du modèle puisse **prendre pas mal de temps**, car il doit lire beaucoup de **données depuis le disque**. Vous ne voulez donc pas le faire pour chaque requête.

E você pode usar qualquer modelo ou dado para os requisitos de segurança (neste caso, um modelo Pydantic `User`).

Mas você não está restrito a usar um modelo de dados, classe ou tipo específico.

Você quer ter apenas um `id` e `email`, sem incluir nenhum `username` no modelo? Claro. Você pode usar essas mesmas ferramentas.

The `app_name` would be `"ChimichangApp"`.

And the `items_per_user` would keep its default value of `50`.

## Settings in another module { #settings-in-another-module }

You could put those settings in another module file as you saw in [Bigger Applications - Multiple Files](../tutorial/bigger-applications.md).

For example, you could have a file `config.py` with:

    hashed_password = user_dict["hashed_password"],
)
```


/// info | Informação

Para uma explicação mais completa de `**user_dict`, verifique [a documentação para **Extra Models**](../extra-models.md#about-user-in-dict).

///

## Retorne o token { #return-the-token }

A resposta do endpoint `token` deve ser um objeto JSON.

</div>

### Modell für die Ausgabe { #model-for-output }

Wenn Sie jedoch dasselbe Modell als Ausgabe verwenden, wie hier:

{* ../../docs_src/separate_openapi_schemas/tutorial001_py310.py hl[19] *}

... dann, weil `description` einen Defaultwert hat, wird es, wenn Sie für dieses Feld **nichts zurückgeben**, immer noch diesen **Defaultwert** haben.

Usa base64 solo si definitivamente necesitas incluir datos binarios en JSON y no puedes usar archivos para eso.

## Pydantic `bytes` { #pydantic-bytes }

Puedes declarar un modelo de Pydantic con campos `bytes`, y luego usar `val_json_bytes` en la configuración del modelo para indicarle que use base64 para validar datos JSON de entrada; como parte de esa validación decodificará el string base64 en bytes.

## Pydantic `bytes` { #pydantic-bytes }

Vous pouvez déclarer un modèle Pydantic avec des champs `bytes`, puis utiliser `val_json_bytes` dans la configuration du modèle pour lui indiquer d'utiliser base64 pour valider les données JSON en entrée ; dans le cadre de cette validation, il décodera la chaîne base64 en octets.

Wir sind nicht darauf beschränkt, nur eine Abhängigkeit zu haben, die diesen Typ von Daten zurückgeben kann.

///

## Andere Modelle { #other-models }

## Response Adicional con `model` { #additional-response-with-model }

Puedes pasar a tus *decoradores de path operation* un parámetro `responses`.

Recibe un `dict`: las claves son los códigos de estado para cada response (como `200`), y los valores son otros `dict`s con la información para cada uno de ellos.

Cada uno de esos `dict`s de response puede tener una clave `model`, conteniendo un modelo de Pydantic, así como `response_model`.

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: