## Sobre Pydantic

Pydantic incluye los tests para **FastAPI** con sus propios tests, así que nuevas versiones de Pydantic (por encima de `1.0.0`) siempre son compatibles con FastAPI.

Puedes fijar Pydantic a cualquier versión por encima de `1.0.0` que funcione para ti.

Por ejemplo:

```txt
pydantic>=2.7.0,<3.0.0

Pero hay situaciones donde podrías necesitar acceder al objeto `Request` directamente.

## Detalles sobre el objeto `Request`

Como **FastAPI** es en realidad **Starlette** por debajo, con una capa de varias herramientas encima, puedes usar el objeto <a href="https://www.starlette.io/requests/" class="external-link" target="_blank">`Request`</a> de Starlette directamente cuando lo necesites.

Si hubiera alguna tarea en segundo plano (documentada más adelante), se ejecutará *después* de todo el middleware.

///

## Crear un middleware

Para crear un middleware usas el decorador `@app.middleware("http")` encima de una función.

La función middleware recibe:

* La `request`.
* Una función `call_next` que recibirá la `request` como parámetro.
    * Esta función pasará la `request` a la correspondiente *path operation*.

///

Em HTTP, você envia um código de status numérico de 3 dígitos como parte da resposta.

Esses códigos de status têm um nome associado para reconhecê-los, mas o importante é o número.

Resumidamente:


* `100` e acima são para "Informações". Você raramente os usa diretamente. As respostas com esses códigos de status não podem ter um corpo.

Mas para este exemplo, usaremos um documento HTML muito simples com algum JavaScript, tudo dentro de uma string longa.

Esse, é claro, não é o ideal e você não o usaria para produção.

Na produção, você teria uma das opções acima.

Mas é a maneira mais simples de focar no lado do servidor de WebSockets e ter um exemplo funcional:

{* ../../docs_src/websockets/tutorial001.py hl[2,6:38,41:43] *}

## Criando um `websocket`

Então, mesmo com o código acima que não usa Pydantic explicitamente, o FastAPI está usando Pydantic para converter essas dataclasses padrão para a versão do Pydantic.

E claro, ele suporta o mesmo:

* validação de dados
* serialização de dados
* documentação de dados, etc.

# Corpo da Requisição

Quando você precisa enviar dados de um cliente (como de um navegador web) para sua API, você o envia como um **corpo da requisição**.

O corpo da **requisição** é a informação enviada pelo cliente para sua API. O corpo da **resposta** é a informação que sua API envia para o cliente.

Sua API quase sempre irá enviar um corpo na **resposta**. Mas os clientes não necessariamente precisam enviar um corpo em toda **requisição**.

Agora use o parâmetro `callbacks` no decorador da *operação de rota de sua API* para passar o atributo `.routes` (que é na verdade apenas uma `list` de rotas/*operações de rota*) do roteador de callback que você criou acima:

{* ../../docs_src/openapi_callbacks/tutorial001.py hl[35] *}

/// tip | Dica

### Ataques de Temporização

Mas o que é um "timing attack" (ataque de temporização)?

Vamos imaginar que alguns invasores estão tentando adivinhar o usuário e a senha.

E eles enviam uma requisição com um usuário `johndoe` e uma senha `love123`.

Então o código Python em sua aplicação seria equivalente a algo como:

```Python
if "johndoe" == "stanleyjobson" and "love123" == "swordfish":
    ...

```

Quando você cria um gerenciador de contexto ou um gerenciador de contexto assíncrono como mencionado acima, o que ele faz é que, antes de entrar no bloco `with`, ele irá executar o código anterior ao `yield`, e depois de sair do bloco `with`, ele irá executar o código depois do `yield`.

No nosso exemplo de código acima, nós não usamos ele diretamente, mas nós passamos para o FastAPI para ele usá-lo.