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.

errors.crud_failed_to_create_instance = No se pudieron crear nuevos datos.
errors.crud_failed_to_create_crud_table = No se pudieron crear nuevos datos. ({0})
errors.crud_failed_to_update_crud_table=No se pudieron actualizar los datos. ({0})
errors.crud_failed_to_delete_crud_table=No se pudieron eliminar los datos. ({0})
errors.crud_could_not_find_crud_table = No se encontraron los datos {0}.

## 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.

labels.crawling_info_DataCrawlStartTime=Hora de inicio del rastreo (Almacén de datos)
labels.crawling_info_DataCrawlEndTime=Hora de finalización del rastreo (Almacén de datos)
labels.crawling_info_DataIndexExecTime=Tiempo de ejecución de indexación (Almacén de datos)
labels.crawling_info_DataIndexSize=Tamaño del índice (Almacén de datos)
labels.webauth_configuration=Autenticación web

* a little bit: un poquito
* graph (data structure, as in "dependency graph"): grafo (do not translate to "gráfico")
* form data: form data (do not translate to "datos de formulario" or "datos de form")
* import (as in code import): import (do not translate to "importación")
* JSON Schema: JSON Schema (do not translate to "Esquema JSON")
* embed: embeber (do not translate to "incrustar")

* 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.

### Documentación de la API

Si vas a la documentación de la API, verás que tiene los **esquemas** para los datos que se enviarán en las peticiones y se recibirán en los responses:

<img src="/img/tutorial/generate-clients/image01.png">

Puedes ver esos esquemas porque fueron declarados con los modelos en la aplicación.

* 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