labels.searchlog_log_type_user_info=Registro de usuario
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## Crear un modelo de usuario { #create-a-user-model }

Primero, vamos a crear un modelo de usuario con Pydantic.

De la misma manera que usamos Pydantic para declarar cuerpos, podemos usarlo en cualquier otra parte:

{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[5,12:6] *}

## Crear una dependencia `get_current_user` { #create-a-get-current-user-dependency }

Isso significaria também que se você obtiver informações do objeto `Request` diretamente (ler o corpo da requisição por exemplo), as informações não serão validadas, convertidas ou documentadas (com o OpenAPI, para a interface de usuário automática da API) pelo FastAPI.

Embora qualquer outro parâmetro declarado normalmente (o corpo da requisição com um modelo Pydantic, por exemplo) ainda seria validado, convertido, anotado, etc.

///

Este é um tutorial muito simples e curto, se você quiser aprender sobre bancos de dados em geral, sobre SQL ou recursos mais avançados, acesse a [documentação do SQLModel](https://sqlmodel.tiangolo.com/).

## Instalar o `SQLModel` { #install-sqlmodel }

# Aprender { #learn }

Aqui estão as seções introdutórias e os tutoriais para aprender o **FastAPI**.

Ele não consegue lidar muito bem com modelos aninhados. Então, se o corpo JSON na requisição for um objeto JSON que contém campos internos que por sua vez são objetos JSON aninhados, ele não consegue ser documentado e validado apropriadamente.

/// check | Inspirou o **FastAPI** a

# Aprende { #learn }

Aquí están las secciones introductorias y los tutoriales para aprender **FastAPI**.

![ReDoc](https://fastapi.tiangolo.com/img/index/index-02-redoc-simple.png)

## Evoluindo o Exemplo { #example-upgrade }

Agora modifique o arquivo `main.py` para receber um corpo de uma requisição `PUT`.

Declare o corpo utilizando tipos padrão Python, graças ao Pydantic.

```Python hl_lines="2  7-10 23-25"
from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()

Nesse exemplo, nós não declaramos nenhum modelo do Pydantic. Na verdade, o corpo da requisição não está nem mesmo <dfn title="convertido de algum formato simples, como bytes, em objetos Python">analisado</dfn> como JSON, ele é lido diretamente como `bytes`, e a função `magic_data_reader()` seria a responsável por analisá-lo de alguma forma.

De toda forma, nós podemos declarar o esquema esperado para o corpo da requisição.

# Corpo - Atualizações { #body-updates }

## Atualização substituindo com `PUT` { #update-replacing-with-put }

Para atualizar um item, você pode usar a operação [HTTP `PUT`](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Methods/PUT).

Você pode usar `jsonable_encoder` para converter os dados de entrada em dados que podem ser armazenados como JSON (por exemplo, com um banco de dados NoSQL). Por exemplo, convertendo `datetime` em `str`.