Esto sigue siendo soportado gracias a **Pydantic**, ya que tiene [soporte interno para `dataclasses`](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/dataclasses/#use-of-stdlib-dataclasses-with-basemodel).

Así que, incluso con el código anterior que no usa Pydantic explícitamente, FastAPI está usando Pydantic para convertir esos dataclasses estándar en su propia versión de dataclasses de Pydantic.

Y por supuesto, soporta lo mismo:

* validación de datos

///

## 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.

Mas então, o foco do projeto mudou.

Ele não era mais um framework web de API, pois o criador precisava focar no Starlette.

Agora APIStar é um conjunto de ferramentas para validar especificações OpenAPI, não um framework web.

* Um programa específico enquanto está **em execução** no sistema operacional, usando a CPU e armazenando coisas na memória. Isso também é chamado de **processo**.

### O que é um Processo { #what-is-a-process }

A palavra **processo** normalmente é usada de forma mais específica, referindo-se apenas ao que está sendo executado no sistema operacional (como no último ponto acima):

### `fastapi-cloud-cli` 없이 { #without-fastapi-cloud-cli }

표준 의존성과 함께 FastAPI를 설치하되 `fastapi-cloud-cli` 없이 설치하고 싶다면, `pip install "fastapi[standard-no-fastapi-cloud-cli]"`로 설치할 수 있습니다.

### 추가 선택적 의존성 { #additional-optional-dependencies }

추가로 설치하고 싶을 수 있는 의존성도 있습니다.

추가 선택적 Pydantic 의존성:

  int device_id = TFE_TensorHandleDeviceID(hcpu, status.get());
  ASSERT_EQ(TF_OK, TF_GetCode(status.get())) << TF_Message(status.get());
  ASSERT_EQ(0, device_id) << device_id;

  // Disable the test if no GPU is present.
  string gpu_device_name;
  if (GetDeviceName(ctx, &gpu_device_name, "GPU")) {
    TFE_TensorHandle* hgpu = TFE_TensorHandleCopyToDevice(
        hcpu, ctx, gpu_device_name.c_str(), status.get());

        Item(name="baz", date=datetime(2021, 7, 26), price=2.0, owner_ids=[1, 2, 3]),
    ]


@app.get("/items/no-response-model/object")
def get_no_response_model_object():
    return Item(
        name="object", date=datetime(2021, 7, 26), price=1.0, owner_ids=[1, 2, 3]
    )


@app.get("/items/no-response-model/objectlist")
def get_no_response_model_objectlist():
    return [

Y aún así, probablemente no querrías que la aplicación quede muerta porque hubo un error en un lugar, probablemente querrás que **siga ejecutándose** al menos para las *path operations* que no estén rotas.

### Reiniciar Después del Colapso { #restart-after-crash }

## Sobrescribir dependencias durante las pruebas { #overriding-dependencies-during-testing }

Hay algunos escenarios donde podrías querer sobrescribir una dependencia durante las pruebas.

No quieres que la dependencia original se ejecute (ni ninguna de las sub-dependencias que pueda tener).

Houveram mudanças no próprio Pydantic para que isso fosse possível.

As capturas de tela anteriores foram capturas no [Visual Studio Code](https://code.visualstudio.com).

Mas você terá o mesmo suporte do editor no [PyCharm](https://www.jetbrains.com/pycharm/) e na maioria dos editores Python:

<img src="/img/tutorial/body/image05.png">