-A OUTPUT -p tcp -j ISTIO_OUTPUT
-A ISTIO_OUTPUT -p tcp --dport 15020 -j RETURN
-A ISTIO_OUTPUT -o lo -s 127.0.0.6/32 -j RETURN
-A ISTIO_OUTPUT -o lo ! -d 127.0.0.1/32 -p tcp ! --dport 15008 -m owner --uid-owner 1337 -j ISTIO_IN_REDIRECT
-A ISTIO_OUTPUT -m owner --uid-owner 1337 -j RETURN
-A ISTIO_OUTPUT -o lo ! -d 127.0.0.1/32 -p tcp ! --dport 15008 -m owner --gid-owner 1337 -j ISTIO_IN_REDIRECT

Pero al comprobar benchmarks y comparaciones debes tener en cuenta lo siguiente.

## Benchmarks y velocidad

Cuando revisas los benchmarks, es común ver varias herramientas de diferentes tipos comparadas como equivalentes.

```

En este caso el parámetro de la función `q` será opcional y será `None` por defecto.

/// check | Revisa

También puedes notar que **FastAPI** es lo suficientemente inteligente para darse cuenta de que el parámetro de path `item_id` es un parámetro de path y que `q` no lo es, y por lo tanto es un parámetro de query.

///

/// note | Nota

FastAPI sabrá que `q` es opcional por el `= None`.

<div class="termy">

```console
$ pip install sqlmodel
---> 100%
```

</div>

## Criar o App com um Único Modelo

Vamos criar a primeira versão mais simples do app com um único modelo **SQLModel**.

Depois, vamos melhorá-lo aumentando a segurança e versatilidade com **múltiplos modelos** abaixo. 🤓

-A ISTIO_OUTPUT ! -o lo -p udp -m mark ! --mark 0x539/0xfff -m udp --dport 53 -j REDIRECT --to-port 15053
-A ISTIO_OUTPUT ! -d 127.0.0.1/32 -p tcp --dport 53 -m mark ! --mark 0x539/0xfff -j REDIRECT --to-ports 15053
-A ISTIO_OUTPUT -p tcp -m mark --mark 0x111/0xfff -j ACCEPT
-A ISTIO_OUTPUT ! -d 127.0.0.1/32 -o lo -j ACCEPT

///

## OpenAPI y documentación de API

Si quieres devolver códigos de estado y respuestas adicionales directamente, estas no estarán incluidas en el schema de OpenAPI (documentación de API), porque FastAPI no tiene una manera de conocer de antemano lo que vas a devolver.

## Caso de uso

Vamos iniciar com um exemplo de **caso de uso** e então ver como resolvê-lo com isso.

Vamos imaginar que você tem alguns **modelos de _machine learning_** que deseja usar para lidar com as requisições. 🤖

    char c = 0;
    for (int hi = 0; hi < 256; hi++) {
      for (int lo = 0; lo < 256; lo++) {
        char result = Chars.fromByteArray(new byte[] {(byte) hi, (byte) lo});
        assertWithMessage(
                String.format(
                    Locale.ROOT,
                    "hi=%s, lo=%s, expected=%s, result=%s",
                    hi,
                    lo,
                    (int) c,
                    (int) result))

	//inst:
	//
	// load ints and bytes
	//
	//	LMOVW rreg ',' rreg
	//	{
	//		outcode(int($1), &$2, 0, &$4);
	//	}
	MOVW	R1, R2
	MOVW	LO, R1
	MOVW	HI, R1
	MOVW	R1, LO
	MOVW	R1, HI
	MOVW	R1, R2
	MOVW	LO, R1
	MOVW	HI, R1
	MOVW	R1, LO
	MOVW	R1, HI

	//	LMOVW addr ',' rreg
	//	{
	//		outcode(int($1), &$2, 0, &$4);
	//	}
	MOVW	foo<>+3(SB), R2
	MOVW	16(R1), R2
	MOVW	(R1), R2

///

### Use o body do `RequestValidationError`.

O `RequestValidationError` contém o `body` que ele recebeu de dados inválidos.

Você pode utilizá-lo enquanto desenvolve seu app para conectar o *body* e debugá-lo, e assim retorná-lo ao usuário, etc.

Tente enviar um item inválido como este:

```JSON
{
  "title": "towel",
  "size": "XL"
}
```