#### Um ataque "profissional"

Claro, os invasores não tentariam tudo isso de forma manual, eles escreveriam um programa para fazer isso, possivelmente com milhares ou milhões de testes por segundo. E obteriam apenas uma letra a mais por vez.

# Segurança

Há várias formas de lidar segurança, autenticação e autorização.

E isso normalmente é um tópico “difícil” e complexo.

Em muitos frameworks e sistemas, apenas lidar com segurança e autenticação exige muito esforço e código (em muitos casos isso pode ser 50% ou mais de todo o código escrito).

Você poderia carregá-lo no nível mais alto do módulo/arquivo, mas isso também poderia significaria **carregar o modelo** mesmo se você estiver executando um simples teste automatizado, então esse teste poderia ser **lento** porque teria que esperar o carregamento do modelo antes de ser capaz de executar uma parte independente do código.

Por exemplo, você pode usar isso para adicionar metadados para uma interface de usuário de front-end, etc.

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## `Field` de argumentos adicionais

Ao usar `Field ()` com modelos Pydantic, você também pode declarar informações extras para o **JSON Schema** passando quaisquer outros argumentos arbitrários para a função.

Você pode usar isso para adicionar um `example` para cada campo:

Até agora você declarou as partes da requisição que você precisa utilizando os seus tipos.

Obtendo dados de:

* Os parâmetros das rotas.
* Cabeçalhos (*Headers*).
* Cookies.
* etc.

E ao fazer isso, o **FastAPI** está validando as informações, convertendo-as e gerando documentação para a sua API automaticamente.

Porém há situações em que você possa precisar acessar o objeto `Request` diretamente.

Esse é o motivo das versões atuais estarem em `0.x.x`, significando que em cada versão pode haver mudanças significativas, tudo isso seguindo as <a href="https://semver.org/lang/pt-BR/" class="external-link" target="_blank">convenções de controle de versão semântica.</a>

Já é possível criar aplicativos de produção com **FastAPI** (e provavelmente você já faz isso há algum tempo), apenas precisando ter certeza de usar uma versão que funcione corretamente com o resto do seu código.

Se você possui um grupo de **cookies** que estão relacionados, você pode criar um **modelo Pydantic** para declará-los. 🍪

Isso lhe permitiria **reutilizar o modelo** em **diversos lugares** e também declarar validações e metadata para todos os parâmetros de uma vez. 😎

/// note | Nota

Isso é suportado desde a versão `0.115.0` do FastAPI. 🤓

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/// tip | Dica

```Python
some_variable: PlaneItem | CarItem
```

Mas se colocarmos isso em `response_model=PlaneItem | CarItem` teríamos um erro, pois o Python tentaria executar uma **operação inválida** entre `PlaneItem` e `CarItem` em vez de interpretar isso como uma anotação de tipo.

## Lista de modelos

Da mesma forma, você pode declarar respostas de listas de objetos.

Se você declarar o tipo do parâmetro da função da sua *operação de rota* como `bytes`, o **FastAPI** lerá o arquivo para você e você receberá o conteúdo como `bytes`.

Mantenha em mente que isso significa que todo o conteúdo será armazenado na memória. Isso funcionará bem para arquivos pequenos.

Mas há muitos casos em que você pode se beneficiar do uso de `UploadFile`.

## Parâmetros de Arquivo com `UploadFile`

Os exemplos aqui usam `.dict()` para compatibilidade com o Pydantic v1, mas você deve usar `.model_dump()` a partir do Pydantic v2.

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Isso gera um `dict` com apenas os dados definidos ao criar o modelo `item`, excluindo os valores padrão.

Então, você pode usar isso para gerar um `dict` com apenas os dados definidos (enviados na solicitação), omitindo valores padrão:

{* ../../docs_src/body_updates/tutorial002_py310.py hl[32] *}