Puedes usar la propiedad `.openapi_schema` como un "cache", para almacenar tu esquema generado.

De esa forma, tu aplicación no tendrá que generar el esquema cada vez que un usuario abra la documentación de tu API.

Se generará solo una vez, y luego se usará el mismo esquema cacheado para las siguientes requests.

{* ../../docs_src/extending_openapi/tutorial001.py hl[13:14,25:26] *}

### Sobrescribir el método

Existem alguns cenários onde você deseje sobrepor uma dependência durante os testes.

Você não quer que a dependência original execute (e nenhuma das subdependências que você possa ter).

Em vez disso, você deseja fornecer uma dependência diferente que será usada somente durante os testes (possivelmente apenas para alguns testes específicos) e fornecerá um valor que pode ser usado onde o valor da dependência original foi usado.

```

</div>

## Crea un Entorno Virtual

Cuando empiezas a trabajar en un proyecto de Python **por primera vez**, crea un entorno virtual **<abbr title="hay otras opciones, esto es solo una guía sencilla">dentro de tu proyecto</abbr>**.

/// tip | Consejo

Solo necesitas hacer esto **una vez por proyecto**, no cada vez que trabajas.

///

//// tab | `venv`

Portanto, você pode usar `user_agent` como faria normalmente no código Python, em vez de precisar colocar as primeiras letras em maiúsculas como `User_Agent` ou algo semelhante.

Até aqui, tudo funcionaria normalmente.

Mas então, quando você abre a interface de documentação integrada (o frontend), ele esperaria obter o OpenAPI schema em `/openapi.json`, em vez de `/api/v1/openapi.json`.

Então, o frontend (que roda no navegador) tentaria acessar `/openapi.json` e não conseguiria obter o OpenAPI schema.

Está basado en <a href="https://www.python-httpx.org" class="external-link" target="_blank">HTTPX</a>, que a su vez está diseñado basado en Requests, por lo que es muy familiar e intuitivo.

Con él, puedes usar <a href="https://docs.pytest.org/" class="external-link" target="_blank">pytest</a> directamente con **FastAPI**.

## Usando `TestClient`

```

e depois chamarmos:

```Python
user_dict = user_in.dict()
```

agora temos um `dict` com os dados na variável `user_dict` (é um `dict` em vez de um objeto de modelo Pydantic).

E se chamarmos:

```Python
print(user_dict)
```

teríamos um `dict` Python com:

```Python
{
    'username': 'john',
    'password': 'secret',

* `seek(offset)`: Navega para o byte na posição `offset` (`int`) do arquivo.
    * E.g., `await myfile.seek(0)` navegaria para o ínicio do arquivo.
    * Isso é especialmente útil se você executar `await myfile.read()` uma vez e depois precisar ler os conteúdos do arquivo de novo.
* `close()`: Fecha o arquivo.

Como todos esses métodos são assíncronos (`async`) você precisa esperar ("await") por eles.

Esto te permitiría **reutilizar el modelo** en **múltiples lugares** y también declarar validaciones y metadatos para todos los parámetros de una vez. 😎

/// note | Nota

Esto es compatible desde la versión `0.115.0` de FastAPI. 🤓

///

## Parámetros Query con un Modelo Pydantic

/// tip

Se você deseja **aprender FastAPI** de forma estruturada (recomendado), leia capítulo por capítulo [Tutorial - Guia de Usuário](../tutorial/index.md){.internal-link target=_blank} em vez disso.