Nós poderíamos fazer melhor.

Podemos declarar um modelo `UserBase` que serve como base para nossos outros modelos. E então podemos fazer subclasses desse modelo que herdam seus atributos (declarações de tipo, validação, etc.).

Toda conversão de dados, validação, documentação, etc. ainda funcionará normalmente.

Dessa forma, podemos declarar apenas as diferenças entre os modelos (com `password` em texto claro, com `hashed_password` e sem senha):

	var (
		counter int
		mv      *MetaValue
		body    = `{ "bio": "bada bing bada boom", "id": 1, "name": "Charles" }
{ "bio": "bada bing bada boom", "id": 2, "name": "Charles" }
{ "bio": "bada bing bada boom", "id": 3, "name": "Charles" }
{ "bio": "bada bing bada boom", "id": 4, "name": "Charles" }
{ "bio": "bada bing bada boom", "id": 5, "name": "Charles" }
`
	)

	decoder := NewDecoder(mkReader(body), 0)

///

Como o SQLModel é baseado no SQLAlchemy, você pode facilmente usar **qualquer banco de dados suportado** pelo SQLAlchemy (o que também os torna suportados pelo SQLModel), como:

* PostgreSQL
* MySQL

E a opção de linha de comando `--root-path` fornece esse `root_path`.

///

### Verificando o `root_path` atual

Você pode obter o `root_path` atual usado pela sua aplicação para cada solicitação, ele faz parte do dicionário `scope` (que faz parte da especificação ASGI).

Aqui estamos incluindo ele na mensagem apenas para fins de demonstração.

{* ../../docs_src/behind_a_proxy/tutorial001.py hl[8] *}

### `Body` com vários `examples`

Alternativamente ao único `example`, você pode passar `examples` usando um `dict` com **vários examples**, cada um com informações extras que serão adicionadas no **OpenAPI** também.

As chaves do `dict` identificam cada exemplo, e cada valor é outro `dict`.

Cada `dict` de exemplo específico em `examples` pode conter:

* `summary`: Pequena descrição do exemplo.

# Middleware

Você pode adicionar middleware à suas aplicações **FastAPI**.

Um "middleware" é uma função que manipula cada **requisição** antes de ser processada por qualquer *operação de rota* específica. E também cada **resposta** antes de retorná-la.

* Ele pega cada **requisição** que chega ao seu aplicativo.
* Ele pode então fazer algo com essa **requisição** ou executar qualquer código necessário.

Você pode fornecer o parâmetro `responses` aos seus *decoradores de caminho*.

Este parâmetro recebe um `dict`, as chaves são os códigos de status para cada retorno, como por exemplo `200`, e os valores são um outro `dict` com a informação de cada um deles.

Cada um desses `dict` de retorno pode ter uma chave `model`, contendo um modelo do Pydantic, assim como o `response_model`.

En este caso tendrías que asegurarte de que sea único para cada operación.

```Python hl_lines="6"
{!../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial001.py!}
```

### Usando el nombre de la *función de la operación de path* en el operationId

Si quieres usar tus nombres de funciones de API como `operationId`s, puedes iterar sobre todos ellos y sobrescribir `operation_id` de cada *operación de path* usando su `APIRoute.name`.

* `dependências`: todas elas precisam da dependência `X-Token` que criamos.

Então, em vez de adicionar tudo isso a cada *operação de rota*, podemos adicioná-lo ao `APIRouter`.

```Python hl_lines="5-10  16  21" title="app/routers/items.py"
{!../../docs_src/bigger_applications/app/routers/items.py!}
```

Como o caminho de cada *operação de rota* deve começar com `/`, como em:

```Python hl_lines="1"
@router.get("/{item_id}")

# Tutorial - Guía de Usuario

Este tutorial te muestra cómo usar **FastAPI** con la mayoría de sus características paso a paso.

Cada sección se basa gradualmente en las anteriores, pero está estructurada en temas separados, así puedes ir directamente a cualquier tema en concreto para resolver tus necesidades específicas sobre la API.

Funciona también como una referencia futura, para que puedas volver y ver exactamente lo que necesitas.

## Ejecuta el código