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">

Y tu aplicación **FastAPI** con WebSockets responderá de vuelta:

<img src="/img/tutorial/websockets/image03.png">

* <abbr title="Um método de aprendizado de máquina que usa redes neurais artificiais com numerosas camadas ocultas entre as camadas de entrada e saída, desenvolvendo assim uma estrutura interna abrangente">Deep Learning</abbr>

### O abbr fornece uma frase completa e uma explicação { #the-abbr-gives-a-full-phrase-and-an-explanation }

# 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

Outra grande funcionalidade necessária pelas APIs é a validação de dados, garantindo que os dados são válidos, dados certos parâmetros. Por exemplo, que algum campo seja `int`, e não alguma string aleatória. Isso é especialmente útil para dados de entrada.

Sem um sistema de validação de dados, você teria que realizar todas as verificações manualmente, no código.

Você não conseguiria este tipo de suporte de editor se estivesse trabalhando diretamente com `dict` em vez de modelos Pydantic.

Mas você também não precisa se preocupar com eles, os dicts de entrada são convertidos automaticamente e sua saída é convertida automaticamente para JSON também.

## Corpos de `dict`s arbitrários { #bodies-of-arbitrary-dicts }

* <abbr title="Un método de machine learning que usa redes neuronales artificiales con numerosas capas ocultas entre las capas de entrada y salida, desarrollando así una estructura interna completa">Deep Learning</abbr>

### El abbr da una frase completa y una explicación { #the-abbr-gives-a-full-phrase-and-an-explanation }

{* ../../docs_src/pydantic_v1_in_v2/tutorial003_an_py310.py hl[2:3,6,12,21:22] *}

En el ejemplo anterior, el modelo de entrada es un modelo de Pydantic v1 y el modelo de salida (definido en `response_model=ItemV2`) es un modelo de Pydantic v2.

### Parámetros de Pydantic v1 { #pydantic-v1-parameters }

Después, 🤖 toma la primera tarea que termine (digamos, nuestro "archivo-lento" 📝) y continúa con lo que tenía que hacer con ella.

Ese "esperar otra cosa" normalmente se refiere a las operaciones de <abbr title="Input and Output – Entrada y salida">I/O</abbr> que son relativamente "lentas" (comparadas con la velocidad del procesador y la memoria RAM), como esperar:

* que los datos del cliente se envíen a través de la red

Em alguns casos, é até possível ter modelos Pydantic v1 e v2 na mesma operação de rota na sua aplicação FastAPI:

{* ../../docs_src/pydantic_v1_in_v2/tutorial003_an_py310.py hl[2:3,6,12,21:22] *}

No exemplo acima, o modelo de entrada é um modelo Pydantic v1, e o modelo de saída (definido em `response_model=ItemV2`) é um modelo Pydantic v2.

### Parâmetros do Pydantic v1 { #pydantic-v1-parameters }

Se você definir como `--forwarded-allow-ips="*"`, ele confiará em todos os IPs de entrada.

Se o seu **servidor** estiver atrás de um **proxy** confiável e somente o proxy falar com ele, isso fará com que ele aceite seja qual for o IP desse **proxy**.

<div class="termy">

```console