Pydantic é uma biblioteca para definir validação de dados, serialização e documentação (usando JSON Schema) baseado nos Python _type hints_.

Isso faz dele extremamente intuitivo.

Ele é comparável ao Marshmallow. Embora ele seja mais rápido que Marshmallow em testes de performance. E ele é baseado nos mesmos Python _type hints_, o suporte ao editor é ótimo.

!!! check "**FastAPI** usa isso para"

Somente evitar a cópia de arquivos não melhora muito as coisas, mas porque ele usou o cache para esse passo, ele pode **usar o cache para o próximo passo**. Por exemplo, ele pode usar o cache para a instrução que instala as dependências com:

Ele tem integração com _Let's Encrypt_. Assim, ele pode controlar todas as partes HTTPS, incluindo a aquisição e renovação de certificados.

**FastAPI** faz uso dele para que você veja o erro no seu log, caso você utilize um modelo de Pydantic em `response_model`, e seus dados tenham erro.

Contudo, o cliente ou usuário não terão acesso a ele. Ao contrário, o cliente receberá um "Internal Server Error" com o HTTP status code `500`.

* Verificar se existe um parâmetro de _query_ opcional nomeado como `q` (como em `http://127.0.0.1:8000/items/foo?q=somequery`) para requisições `GET`.
    * Como o parâmetro `q` é declarado com `= None`, ele é opcional.
    * Sem o `None` ele poderia ser obrigatório (como o corpo no caso de `PUT`).
* Para requisições `PUT` para `/items/{item_id}`, lerá o corpo como JSON e:
    * Verifica que tem um atributo obrigatório `name` que deve ser `str`.

#### Usando seu FastAPI local

Se você cria um arquivo Python que importa e usa FastAPI, e roda com Python de seu ambiente local, ele irá utilizar o código fonte de seu FastAPI local.

E se você atualizar o código fonte do FastAPI local, como ele é instalado com `-e`, quando você rodar aquele arquivo Python novamente, ele irá utilizar a nova versão do FastAPI que você acabou de editar.

Então, durante esse tempo, o computador pode ir e fazer outro trabalho, enquanto o "arquivo lento" 📝 termine.

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