Por eso en este ejemplo tenemos que declararlo en el parámetro `response_model`.

...pero sigue leyendo abajo para ver cómo superar eso.

## Tipo de Retorno y Filtrado de Datos { #return-type-and-data-filtering }

# Parámetros de Query y Validaciones de String { #query-parameters-and-string-validations }

**FastAPI** te permite declarar información adicional y validación para tus parámetros.

Tomemos esta aplicación como ejemplo:

{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial001_py310.py hl[7] *}

Al validar los datos con Pydantic podemos asegurarnos de que tenemos, por ejemplo, exactamente una `list` de `str` con los scopes y un `str` con el `username`.

En lugar de, por ejemplo, un `dict`, o algo más, ya que podría romper la aplicación en algún punto posterior, haciéndolo un riesgo de seguridad.

También verificamos que tenemos un usuario con ese username, y si no, lanzamos esa misma excepción que creamos antes.

Y esa misma información de los modelos que está incluida en OpenAPI es lo que puede usarse para **generar el código del cliente**.

### Hey API { #hey-api }

Una vez que tenemos una app de FastAPI con los modelos, podemos usar Hey API para generar un cliente de TypeScript. La forma más rápida de hacerlo es con npx.

```sh
npx @hey-api/openapi-ts -i http://localhost:8000/openapi.json -o src/client
```

Por eso, como se dice en el sitio web oficial:

> Requests es uno de los paquetes Python más descargados de todos los tiempos

La forma en que lo usas es muy sencilla. Por ejemplo, para hacer un `GET` request, escribirías:

```Python
response = requests.get("http://example.com/some/url")
```

* y de él, importa la función `get_token_header`.

Eso se referiría a algún paquete arriba de `app/`, con su propio archivo `__init__.py`, etc. Pero no tenemos eso. Así que, eso lanzaría un error en nuestro ejemplo. 🚨

Pero ahora sabes cómo funciona, para que puedas usar imports relativos en tus propias apps sin importar cuán complejas sean. 🤓

E essas mesmas informações dos modelos que estão incluídas no OpenAPI são o que pode ser usado para **gerar o código do cliente**.

### Hey API { #hey-api }

Depois que tivermos uma aplicação FastAPI com os modelos, podemos usar o Hey API para gerar um cliente TypeScript. A forma mais rápida é via npx.

```sh
npx @hey-api/openapi-ts -i http://localhost:8000/openapi.json -o src/client
```

Si revisas la aplicación anterior, en la interfaz verás que, hasta ahora, permite al cliente decidir el `id` del `Hero` a crear. 😱

No deberíamos permitir que eso suceda, podrían sobrescribir un `id` que ya tenemos asignado en la base de datos. Decidir el `id` debería ser tarea del **backend** o la **base de datos**, **no del cliente**.

Ao validar os dados com o Pydantic nós podemos garantir que temos, por exemplo, exatamente uma `list` de `str` com os escopos e uma `str` com o `username`.

No lugar de, por exemplo, um `dict`, ou alguma outra coisa, que poderia quebrar a aplicação em algum lugar mais tarde, tornando isso um risco de segurança.

    Así que es importante poner esto **cerca del final** del `Dockerfile`, para optimizar los tiempos de construcción de la imagen del contenedor.

6. Establecer el **comando** para usar `fastapi run`, que utiliza Uvicorn debajo.