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## Adicione informações extras { #add-extra-information }

Você pode declarar informação extra em `Field`, `Query`, `Body`, etc. E isso será incluído no JSON Schema gerado.

Você irá aprender mais sobre adicionar informações extras posteriormente nessa documentação, quando estiver aprendendo a declarar exemplos.

/// warning | Atenção

Aqui estão várias maneiras de fazer isso.

## Dados extras de JSON Schema em modelos Pydantic { #extra-json-schema-data-in-pydantic-models }

Você pode declarar `examples` para um modelo Pydantic que serão adicionados ao JSON Schema gerado.

//// tab | Pydantic v2

{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial001_py310.py hl[13:24] *}

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//// tab | Pydantic v1

E o valor retornado é salvo em um <abbr title="Um utilitário/sistema para armazenar valores calculados/gerados para serem reutilizados em vez de computá-los novamente.">"cache"</abbr> e repassado para todos os "dependentes" que precisam dele em uma requisição específica, em vez de chamar a dependência múltiplas vezes para uma mesma requisição.

## URLs de documentação do OpenAPI { #openapi-docs-urls }

Neste exemplo, as mensagens serão escritas no arquivo `log.txt` *após* o envio da resposta.

Se houver uma query na request, ela será registrada em uma tarefa em segundo plano.

E então outra tarefa em segundo plano gerada na *função de operação de rota* escreverá uma mensagem usando o parâmetro de path `email`.

## Detalhes técnicos { #technical-details }

{* ../../docs_src/openapi_webhooks/tutorial001_py39.py hl[9:13,36:53] *}

Os webhooks que você define aparecerão no esquema do **OpenAPI** e na **página de documentação** gerada automaticamente.

/// info | Informação

O objeto `app.webhooks` é na verdade apenas um `APIRouter`, o mesmo tipo que você utilizaria ao estruturar a sua aplicação com diversos arquivos.

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Em alguns casos, você ainda pode ter que usar a versão do Pydantic das `dataclasses`. Por exemplo, se você tiver erros com a documentação da API gerada automaticamente.

Nesse caso, você pode simplesmente trocar as `dataclasses` padrão por `pydantic.dataclasses`, que é um substituto direto:

{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial003_py310.py hl[1,4,7:10,13:16,22:24,27] *}

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## Declare mais metadados { #declare-more-metadata }

Você pode adicionar mais informações sobre o parâmetro.

Essas informações serão incluídas no OpenAPI gerado e usadas pelas interfaces de documentação e por ferramentas externas.

/// note | Nota

Tenha em mente que ferramentas diferentes podem ter níveis diferentes de suporte ao OpenAPI.

Apenas o código anterior à declaração com `yield` e o código contendo essa declaração são executados antes de criar uma resposta:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial007_py39.py hl[2:4] *}

O valor gerado (yielded) é o que é injetado nas *operações de rota* e outras dependências:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial007_py39.py hl[4] *}

O código após o `yield` é executado após a resposta:

/// tip | Dica

Mas ainda é recomendado usar as ideias acima, usando várias classes, em vez desses parâmetros.

Isso ocorre porque o JSON Schema gerado no OpenAPI do seu aplicativo (e a documentação) ainda será o único para o modelo completo, mesmo que você use `response_model_include` ou `response_model_exclude` para omitir alguns atributos.