Isso funciona da mesma forma que com os modelos Pydantic. E na verdade é alcançado da mesma maneira por baixo dos panos, usando Pydantic.

/// info | Informação

Lembre-se de que dataclasses não podem fazer tudo o que os modelos Pydantic podem fazer.

Então, você ainda pode precisar usar modelos Pydantic.

Mas se você tem um monte de dataclasses por aí, este é um truque legal para usá-las para alimentar uma API web usando FastAPI. 🤓

///

Se soportan los siguientes argumentos:

* `minimum_size` - No comprimir con GZip responses que sean más pequeñas que este tamaño mínimo en bytes. Por defecto es `500`.

O programa do **servidor** (por exemplo, **Uvicorn** via **CLI do FastAPI**) é capaz de interpretar esses headers e então repassar essas informações para a sua aplicação.

Mas, por segurança, como o servidor não sabe que está atrás de um proxy confiável, ele não interpretará esses headers.

/// note | Detalhes Técnicos

    O SQLModel saberá que algo declarado como `str` será uma coluna SQL do tipo `TEXT` (ou `VARCHAR`, dependendo do banco de dados).

### Criar um Engine { #create-an-engine }
Um `engine` SQLModel (por baixo dos panos, ele é na verdade um `engine` do SQLAlchemy) é o que **mantém as conexões** com o banco de dados.

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      <a title="Auth, user management and more for your B2B product" style="display: block; position: relative;" href="https://www.propelauth.com/?utm_source=fastapi&utm_campaign=1223&utm_medium=topbanner" target="_blank">
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// MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the

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Try to avoid using bitter sarcasm or potentially passive-aggressive comments. If something is wrong, it's better to be direct (try to be gentle) than sarcastic.

These functions are there (instead of just using the classes directly) so that your editor doesn't mark errors about their types.

That way you can use your normal editor and coding tools without having to add custom configurations to disregard those errors.