diff --git a/aulas/02.md b/aulas/02.md index d1b514d8..0c20b552 100644 --- a/aulas/02.md +++ b/aulas/02.md @@ -527,6 +527,9 @@ Onde estamos dizendo ao cliente que ao chamar a API, será retornado um objeto, No universo de APIs e contratos de dados, especialmente ao trabalhar com Python, o [Pydantic](https://docs.pydantic.dev/latest/){:target="_blank"} se destaca como uma ferramenta poderosa e versátil. Essa biblioteca, altamente integrada ao ecossistema Python, especializa-se na criação de schemas de dados e na validação de tipos. Com o Pydantic, é possível expressar schemas JSON de maneira elegante e eficiente através de classes Python, proporcionando uma ponte robusta entre a flexibilidade do JSON e a segurança de tipos do Python. +!!! note "Sobre a terminologia" + Embora o termo `schema` seja bastante utilizado em python para se referir ao formato dos objetos transferidos, em alguns outros contextos e linguagens podemos nos referir a esses modelos com [DTOs](https://pt.wikipedia.org/wiki/Objeto_de_Transfer%C3%AAncia_de_Dados){:target="_blank"} (objetos de transferência de dados). Pode ser que você já tenha ouvido esse termo antes. + Por exemplo, o schema JSON `{'message': 'Olá mundo!'}`. Com o Pydantic, podemos representar esse schema na forma de uma classe Python chamada `Message`. Isso é feito de maneira intuitiva e direta: ```py title="fast_zero/schemas.py" linenums="1"