Tú declaras la "forma" de los datos mediante clases con atributos.

Cada atributo tiene un tipo.

Luego creas un instance de esa clase con algunos valores y Pydantic validará los valores, los convertirá al tipo apropiado (si ese es el caso) y te dará un objeto con todos los datos.

Y obtienes todo el soporte del editor con el objeto resultante.

Tomado de la documentación oficial de Pydantic:

```Python

Nesse caso, o middleware interceptará a solicitação recebida e responderá com cabeçalhos CORS apropriados e uma resposta `200` ou `400` para fins informativos.

### Requisições Simples

Qualquer solicitação com um cabeçalho `Origin`. Neste caso, o middleware passará a solicitação normalmente, mas incluirá cabeçalhos CORS apropriados na resposta.

## Mais informações

///

Primeiro, criamos uma classe `GzipRequest`, que irá sobrescrever o método `Request.body()` para descomprimir o corpo na presença de um cabeçalho apropriado.

Se não houver `gzip` no cabeçalho, ele não tentará descomprimir o corpo.

Dessa forma, a mesma classe de rota pode lidar com requisições comprimidas ou não comprimidas.

```Python hl_lines="8-15"

    * HTTP Basic authentication.
    * HTTP Digest, etc.
* `oauth2`: todas as formas do OAuth2 para lidar com segurança (chamados "fluxos").
    * Vários desses fluxos são apropriados para construir um provedor de autenticação OAuth2 (como Google, Facebook, Twitter, GitHub, etc):
        * `implicit`
        * `clientCredentials`
        * `authorizationCode`

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## Alterar parâmetros de UI padrão do Swagger

O FastAPI inclui alguns parâmetros de configuração padrão apropriados para a maioria dos casos de uso.

Inclui estas configurações padrão:

```Python
{!../../fastapi/openapi/docs.py[ln:7-23]!}
```

## Let's Encrypt