* Validadores permitem que esquemas de dados complexos sejam limpos e facilmente definidos, conferidos e documentados como JSON Schema.
    * Você pode ter **JSONs aninhados** profundamente e tê-los todos validados e anotados.
* **Extensível**:
    * Pydantic permite que tipos de dados personalizados sejam definidos ou você pode estender a validação com métodos em um modelo decorado com seu decorador de validador.

{* ../../docs_src/response_model/tutorial004_py310.py hl[22] *}

e esses valores padrão não serão incluídos na resposta, apenas os valores realmente definidos.

Então, se você enviar uma solicitação para essa *operação de rota* para o item com ID `foo`, a resposta (sem incluir valores padrão) será:

```JSON
{
    "name": "Foo",
    "price": 50.2
}
```

### Seguridad y autenticación { #security-and-authentication }

Seguridad y autenticación integradas. Sin ningún compromiso con bases de datos o modelos de datos.

Todos los esquemas de seguridad definidos en OpenAPI, incluyendo:

* HTTP Básico.
* **OAuth2** (también con **tokens JWT**). Revisa el tutorial sobre [OAuth2 con JWT](tutorial/security/oauth2-jwt.md).
* API keys en:
    * Headers.

### Mais detalhes técnicos { #more-technical-details }

Você deve ter observado que `await` pode ser usado somente dentro de funções definidas com `async def`.

Mas ao mesmo tempo, funções definidas com `async def` têm que ser "aguardadas". Então, funções com `async def` podem ser chamadas somente dentro de funções definidas com `async def` também.

Então, sobre o ovo e a galinha, como você chama a primeira função async?

* `headers` - Quaisquer cabeçalhos personalizados a serem incluídos, como um dicionário.
* `media_type` - Uma string com o media type. Se não for definida, o nome do arquivo ou path será usado para inferir um media type.
* `filename` - Se definido, será incluído no cabeçalho `Content-Disposition`.

Respostas de arquivos incluirão os cabeçalhos apropriados `Content-Length`, `Last-Modified` e `ETag`.

///

Aqui definimos a configuração `env_file` dentro da sua classe `Settings` do Pydantic e definimos o valor como o nome do arquivo dotenv que queremos usar.

### Criando o `Settings` apenas uma vez com `lru_cache` { #creating-the-settings-only-once-with-lru-cache }

### Más detalles técnicos { #more-technical-details }

Podrías haber notado que `await` solo se puede usar dentro de funciones definidas con `async def`.

Pero al mismo tiempo, las funciones definidas con `async def` deben ser "awaited". Por lo tanto, las funciones con `async def` solo se pueden llamar dentro de funciones definidas con `async def` también.

Entonces, sobre el huevo y la gallina, ¿cómo llamas a la primera función `async`?

* Sistema de Injeção de Dependência.

Ele não utiliza uma biblioteca de terceiros para validação de dados, serialização e documentação como o Pydantic, ele tem a sua própria. Então, essas definições de tipos de dados não seriam reutilizáveis tão facilmente.

Você pode utilizar `async def` ou apenas `def`.

E você pode declarar dependências utilizando `async def` dentro de *funções de operação de rota* definidas com `def`, ou declarar dependências com `def` e utilizar dentro de *funções de operação de rota* definidas com `async def`, etc.

Não faz diferença. O **FastAPI** sabe o que fazer.

/// note | Nota

{* ../../docs_src/response_model/tutorial004_py310.py hl[22] *}

et ces valeurs par défaut ne seront pas incluses dans la réponse, uniquement les valeurs effectivement définies.

Ainsi, si vous envoyez une requête à ce *chemin d'accès* pour l'article avec l'ID `foo`, la réponse (sans les valeurs par défaut) sera :

```JSON
{
    "name": "Foo",
    "price": 50.2
}
```