Joins("LEFT OUTER JOIN pets ON pets.user_id = users.id").Find(&results)

	if len(results) == 0 {
		t.Fatalf("no record find")
	} else if results[0].Pet.UserID == nil || *(results[0].Pet.UserID) != user.ID {
		t.Fatalf("wrong user id in pet")
	} else if results[0].Pet.Name != user.Pets[0].Name {
		t.Fatalf("wrong pet name")
	}
}

func TestJoinArgsWithDB(t *testing.T) {

Y una subclase de `APIRoute` para usar esa clase de request personalizada.

### Crear una clase personalizada `GzipRequest` { #create-a-custom-gziprequest-class }

/// tip | Consejo

Este es un ejemplo sencillo para demostrar cómo funciona. Si necesitas soporte para Gzip, puedes usar el [`GzipMiddleware`](../advanced/middleware.md#gzipmiddleware){.internal-link target=_blank} proporcionado.

## URLs de documentação do OpenAPI { #openapi-docs-urls }

Los ejemplos aquí usan `.dict()` para compatibilidad con Pydantic v1, pero deberías usar `.model_dump()` en su lugar si puedes usar Pydantic v2.

///

### Acerca de `**user_in.dict()` { #about-user-in-dict }

#### `.dict()` de Pydantic { #pydantics-dict }

`user_in` es un modelo Pydantic de la clase `UserIn`.

Los modelos Pydantic tienen un método `.dict()` que devuelve un `dict` con los datos del modelo.

///

## Guía Avanzada del Usuario { #advanced-user-guide }

También hay una **Guía Avanzada del Usuario** que puedes leer después de esta **Tutorial - Guía del Usuario**.

La **Guía Avanzada del Usuario** se basa en esta, utiliza los mismos conceptos y te enseña algunas funcionalidades adicionales.

Pero primero deberías leer la **Tutorial - Guía del Usuario** (lo que estás leyendo ahora mismo).

# e.g.
# errors.xxx = ...
# info.xxx = ...
# _/_/_/_/_/_/_/_/_/_/
# ========================================================================================
# Fess
# ======
errors.login_error = Nome de usuário ou senha incorretos.
errors.sso_login_error=Falha no processo de login SSO.
errors.could_not_find_log_file = Não foi possível encontrar {0}.
errors.failed_to_start_crawl_process = Não foi possível iniciar o processo de rastreamento.

### Armazenar em cache o esquema OpenAPI { #cache-the-openapi-schema }

Você pode usar a propriedade `.openapi_schema` como um "cache" para armazenar o esquema gerado.

Dessa forma, sua aplicação não precisará gerar o esquema toda vez que um usuário abrir a documentação da sua API.

Ele será gerado apenas uma vez, e o mesmo esquema armazenado em cache será utilizado nas próximas requisições.

$ pip install "uvicorn[standard]"

---> 100%
```

</div>

Um processo semelhante se aplicaria a qualquer outro programa de servidor ASGI.

/// tip | Dica

Adicionando o `standard`, o Uvicorn instalará e usará algumas dependências extras recomendadas.

Isso inclui o `uvloop`, a substituição de alto desempenho para `asyncio`, que fornece um grande aumento de desempenho de concorrência.

    * Entonces, al usar FastAPI estás ahorrando tiempo de desarrollo, bugs, líneas de código, y probablemente obtendrías el mismo rendimiento (o mejor) que si no lo usaras (ya que tendrías que implementarlo todo en tu código).

```Dockerfile
RUN pip install --no-cache-dir --upgrade -r /code/requirements.txt
```

El archivo con los requisitos de los paquetes **no cambiará con frecuencia**. Así que, al copiar solo ese archivo, Docker podrá **usar la caché** para ese paso.