Muitos pacotes que simplificam bastante isso precisam fazer muitas concessões com o modelo de dados, o banco de dados e os recursos disponíveis. E alguns desses pacotes que simplificam demais na verdade têm falhas de segurança subjacentes.

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O **FastAPI** não faz nenhuma concessão com nenhum banco de dados, modelo de dados ou ferramenta.

    * Arquivos.
* <abbr title="também conhecido como: serialization, parsing, marshalling">Conversão</abbr> de dados de saída de tipos e dados Python para dados de rede (como JSON):
    * Converte tipos Python (`str`, `int`, `float`, `bool`, `list` etc).
    * Objetos `datetime`.
    * Objetos `UUID`.
    * Modelos de Banco de Dados.
    * ...e muito mais.

* dados do cliente para serem enviados através da rede
* dados enviados pelo seu programa serem recebidos pelo clente através da rede
* conteúdo de um arquivo no disco ser lido pelo sistema e entregue ao seu programa
* conteúdo que seu programa deu ao sistema para ser escrito no disco
* uma operação em uma API remota
* uma operação no banco de dados finalizar

## Verifique o `username` e o formato dos dados

Nós verificamos que nós obtemos um `username`, e extraímos os escopos.

E depois nós validamos esse dado com o modelo Pydantic (capturando a exceção `ValidationError`), e se nós obtemos um erro ao ler o token JWT ou validando os dados com o Pydantic, nós levantamos a exceção `HTTPException` que criamos anteriormente.

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.

## 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.

* 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.

## 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.

* 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