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Isso confirma que você está conseguindo fornecer arquivos estáticos do seu aplicativo e que você colocou os arquivos estáticos para a documentação no local correto.

Agora, podemos configurar o aplicativo para usar esses arquivos estáticos para a documentação.

### Desativar a documentação automática para arquivos estáticos

Ahora que tenemos la aplicación con los modelos, podemos generar el código del cliente para el frontend.

#### Instalar `openapi-ts`

Puedes instalar `openapi-ts` en tu código de frontend con:

<div class="termy">

```console
$ npm install @hey-api/openapi-ts --save-dev

---> 100%
```

</div>

#### Generar el Código del Cliente

    Entonces, es una función generadora que transfiere el trabajo de "generar" a algo más internamente.

    Al hacerlo de esta manera, podemos ponerlo en un bloque `with`, y de esa manera, asegurarnos de que el objeto similar a un archivo se cierre después de finalizar.

/// tip | Consejo

    Então, é uma função geradora que transfere o trabalho de "geração" para alguma outra coisa interna.

    Fazendo dessa forma, podemos colocá-la em um bloco `with`, e assim garantir que o objeto semelhante a um arquivo é fechado quando a função termina.

/// tip | Dica

Para declarar um corpo da **requisição**, você utiliza os modelos do <a href="https://docs.pydantic.dev/" class="external-link" target="_blank">Pydantic</a> com todos os seus poderes e benefícios.

/// info | Informação

Para enviar dados, você deve usar utilizar um dos métodos: `POST` (Mais comum), `PUT`, `DELETE` ou `PATCH`.

* Mesmo dependências podem ter dependências, criando uma hierarquia ou **"grafo" de dependências**.
* Tudo **automaticamente controlado** pelo _framework_.
* Todas as dependências podem pedir dados das requisições e **ampliar** as restrições e documentação automática da **operação de caminho**.

* serialização de dados
* documentação de dados, etc.

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.

Para distinguir os modelos com todos os valores opcionais para **atualizações** e modelos com valores obrigatórios para **criação**, você pode usar as ideias descritas em [Modelos Adicionais](extra-models.md){.internal-link target=_blank}.

Inclusive, em alguns casos, ele terá até **dois JSON Schemas** no OpenAPI para o mesmo modelo Pydantic, para entrada e saída, dependendo se eles possuem **valores padrão**.

Vamos ver como isso funciona e como alterar se for necessário.

## Modelos Pydantic para Entrada e Saída

Digamos que você tenha um modelo Pydantic com valores padrão, como este:

{* ../../docs_src/separate_openapi_schemas/tutorial001_py310.py ln[1:7] hl[7] *}

### Modelo para Entrada

* `bool`
* `bytes`

{* ../../docs_src/python_types/tutorial005.py hl[1] *}

### Tipos genéricos com parâmetros de tipo

Existem algumas estruturas de dados que podem conter outros valores, como `dict`, `list`, `set` e `tuple`. E os valores internos também podem ter seu próprio tipo.

Estes tipos que possuem tipos internos são chamados de tipos "**genéricos**". E é possível declará-los mesmo com os seus tipos internos.