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.

Para eso, actualizamos el modelo de Pydantic `TokenData` con una nueva propiedad `scopes`.

    * Discussion for these changes can be found on SIG Build's [TensorFlow Community Forum thread](https://discuss.tensorflow.org/...

Para más información sobre cómo pasar datos al backend (usando `httpx` o el `TestClient`) revisa la [documentación de HTTPX](https://www.python-httpx.org).

/// info | Información

Ten en cuenta que el `TestClient` recibe datos que pueden ser convertidos a JSON, no modelos de Pydantic.

Asegúrate de [Actualizar la versión de FastAPI](../deployment/versions.md#upgrading-the-fastapi-versions) a al menos 0.95.1 antes de usar `Annotated`.

///

## Usar `Annotated` en el tipo del parámetro `q` { #use-annotated-in-the-type-for-the-q-parameter }

		wantSelected *metaCacheEntry
		wantOk       bool
	}{
		{
			name:         "consistent",
			m:            metaCacheEntries{inputSerialized[0], inputSerialized[0], inputSerialized[0], inputSerialized[0]},
			r:            metadataResolutionParams{dirQuorum: 4, objQuorum: 4, strict: false},
			wantSelected: &inputSerialized[0],
			wantOk:       true,
		},
		{
			name:         "consistent-strict",

Essa simplicidade e flexibilidade permitem fazer coisas como utilizar bancos de dados NoSQL como o principal sistema de armazenamento de dados.

Por ser muito simples, é relativamente intuitivo de aprender, embora a documentação se torne um pouco técnica em alguns pontos.

Toda a validação é controlada pelo robusto e bem estabelecido **Pydantic**.

### Segurança e autenticação { #security-and-authentication }

Segurança e autenticação integradas. Sem nenhum compromisso com bancos de dados ou modelos de dados.

Todos os esquemas de seguranças definidos no OpenAPI, incluindo:

* HTTP Basic.

Aquí hay un poquito de esa historia.

## Alternativas { #alternatives }

He estado creando APIs con requisitos complejos durante varios años (Machine Learning, sistemas distribuidos, trabajos asíncronos, bases de datos NoSQL, etc.), liderando varios equipos de desarrolladores.

Como parte de eso, necesitaba investigar, probar y usar muchas alternativas.

E existe um [Docker Hub](https://hub.docker.com/) público com **imagens de contêiner oficiais** pré-prontas para diversas ferramentas, ambientes, bancos de dados e aplicações.

Por exemplo, há uma [Imagem Python](https://hub.docker.com/_/python) oficial.

E existe muitas outras imagens para diferentes coisas, como bancos de dados, por exemplo:

* [PostgreSQL](https://hub.docker.com/_/postgres)
* [MySQL](https://hub.docker.com/_/mysql)

    * Por lo tanto, el manejo de **certificados y encriptación** se realiza **antes de HTTP**.
* **TCP no sabe acerca de "dominios"**. Solo sobre direcciones IP.
    * La información sobre el **dominio específico** solicitado va en los **datos HTTP**.
* Los **certificados HTTPS** "certifican" un **cierto dominio**, pero el protocolo y la encriptación ocurren a nivel de TCP, **antes de saber** con cuál dominio se está tratando.