* Szövegkiegészítés.
    * Típus ellenőrzés.
* Adatok validációja:
    * Automatikus és érthető hibák amikor az adatok hibásak.
    * Validáció mélyen ágyazott objektumok esetén is.
* Bemeneti adatok<abbr title="also known as: serialization, parsing, marshalling"> átváltása</abbr> : a hálózatról érkező Python adatokká és típusokká. Adatok olvasása következő forrásokból:
    * JSON.
    * Cím paraméterek.

Muchos paquetes que lo simplifican tienen que hacer muchos compromisos con el modelo de datos, la base de datos y las funcionalidades disponibles. Y algunos de estos paquetes que simplifican las cosas demasiado en realidad tienen fallos de seguridad en el fondo.

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**FastAPI** no hace ningún compromiso con ninguna base de datos, modelo de datos o herramienta.

                            stream(toAddresses).of(stream -> stream.map(String::trim).forEach(address -> {
                                postcard.addTo(address);
                            }));
                        } else {
                            postcard.addTo(fessConfig.getMailFromAddress());
                            postcard.dryrun();
                        }

## Pydantic

Toda la validación de datos se realiza internamente con <a href="https://docs.pydantic.dev/" class="external-link" target="_blank">Pydantic</a>, así que obtienes todos los beneficios de esta. Y sabes que estás en buenas manos.

Puedes usar las mismas declaraciones de tipo con `str`, `float`, `bool` y muchos otros tipos de datos complejos.

    * Autocompletado.
    * Chequeo de tipos.
* Validación de datos:
    * Errores automáticos y claros cuando los datos son inválidos.
    * Validación incluso para objetos JSON profundamente anidados.
* <abbr title="también conocido como: serialización, parsing, marshalling">Conversión</abbr> de datos de entrada: de la red a los datos y tipos de Python. Leyendo desde:
    * JSON.
    * Parámetros de path.

## Verificar el `username` y la forma de los datos

Verificamos que obtenemos un `username`, y extraemos los scopes.

Y luego validamos esos datos con el modelo de Pydantic (capturando la excepción `ValidationError`), y si obtenemos un error leyendo el token JWT o validando los datos con Pydantic, lanzamos la `HTTPException` que creamos antes.

* Soporte del editor (obviamente)
* <abbr title="convirtiendo el string que viene de un request HTTP en datos de Python">"Parsing"</abbr> de datos
* Validación de datos
* Documentación automática

## Valores por defecto

Como los parámetros de query no son una parte fija de un path, pueden ser opcionales y pueden tener valores por defecto.

    }
  }

  @CanIgnoreReturnValue
  public static <E extends @Nullable Object> boolean addAll(
      Collection<E> addTo, Iterable<? extends E> elementsToAdd) {
    boolean modified = false;
    for (E e : elementsToAdd) {
      modified |= addTo.add(e);
    }
    return modified;
  }

  static <T extends @Nullable Object> Iterable<T> reverse(List<T> list) {
    return () ->

    * `password`: algunos de los próximos capítulos cubrirán ejemplos de esto.
* `openIdConnect`: tiene una forma de definir cómo descubrir automáticamente los datos de autenticación OAuth2.
  * Este descubrimiento automático es lo que se define en la especificación de OpenID Connect.

/// tip | Consejo

* que los datos del cliente se envíen a través de la red
* que los datos enviados por tu programa sean recibidos por el cliente a través de la red
* que el contenido de un archivo en el disco sea leído por el sistema y entregado a tu programa
* que el contenido que tu programa entregó al sistema sea escrito en el disco
* una operación de API remota
* que una operación de base de datos termine