Então, obtemos um modelo Pydantic a partir dos dados em outro modelo Pydantic.

#### Desembrulhando um `dict` e palavras-chave extras { #unpacking-a-dict-and-extra-keywords }

E, então, adicionando o argumento de palavra-chave extra `hashed_password=hashed_password`, como em:

```Python
UserInDB(**user_in.model_dump(), hashed_password=hashed_password)
```

...acaba sendo como:

///

## Manipular tokens JWT { #handle-jwt-tokens }

Importe os módulos instalados.

Crie uma chave secreta aleatória que será usada para assinar os tokens JWT.

Para gerar uma chave secreta aleatória e segura, use o comando:

<div class="termy">

```console
$ openssl rand -hex 32

09d25e094faa6ca2556c818166b7a9563b93f7099f6f0f4caa6cf63b88e8d3e7

    description: "{job-description}"
    project-type: matrix
    child-workspace: /dev/shm/{job-name}
    node: master
    scm:
      - git:
          wipe-workspace: false
    axes:
      - axis:
          type: slave
          name: nodes
          values:
            - "general-purpose"
      - axis:
          type: yaml
          filename: "{matrix-yaml-file}"
          name: "{matrix-variable}"
    builders:

Como eso sucederá del lado de Rust, el rendimiento será mucho mejor que si se hiciera con Python normal y la clase `JSONResponse`.

Al usar un `response_model` o tipo de retorno, FastAPI no usará el `jsonable_encoder` para convertir los datos (lo cual sería más lento) ni la clase `JSONResponse`.

          excluded-regions:
            - ^docs/.*
          white-list-labels:
            - 'test-full-bwc'
          black-list-labels:
            - '>test-mute'
    axes:
      - axis:
          type: slave
          name: nodes
          values:
            - "general-purpose"
      - axis:
          type: yaml
          filename: ".ci/bwcVersions"
          name: "BWC_VERSION"
    builders:
      - inject:

///

## Recapitulando { #recap }

Você pode usar `Field` do Pydantic para declarar validações extras e metadados para atributos do modelo.

### Crear una clase `Enum` { #create-an-enum-class }

Importa `Enum` y crea una subclase que herede de `str` y de `Enum`.

Al heredar de `str`, la documentación de la API podrá saber que los valores deben ser de tipo `string` y podrá representarlos correctamente.

Luego crea atributos de clase con valores fijos, que serán los valores válidos disponibles:

## `GraphQLApp` viejo de Starlette { #older-graphqlapp-from-starlette }

Las versiones anteriores de Starlette incluían una clase `GraphQLApp` para integrar con [Graphene](https://graphene-python.org/).

Lo importas y creas una "instance" de la misma manera que lo harías con la clase `FastAPI`:

{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/routers/users.py hl[1,3] title["app/routers/users.py"] *}

### *Path operations* con `APIRouter` { #path-operations-with-apirouter }

Y luego lo usas para declarar tus *path operations*.

Úsalo de la misma manera que usarías la clase `FastAPI`:

labels.key_match_configuration=Correspondência de chave
labels.key_match_list_term=Termo de pesquisa
labels.key_match_list_query=Consulta
labels.key_match_term=Termo de pesquisa
labels.key_match_query=Consulta
labels.key_match_size=Tamanho
labels.key_match_boost=Valor de impulso
labels.key_match_urls=URL
labels.key_match_title_details=Correspondência de chave
labels.design_configuration=Design da página