* Testes _backend_ _REST_ baseados no **Pytest**, integrados com Docker, então você pode testar a interação completa da API, independente do banco de dados. Como roda no Docker, ele pode construir um novo repositório de dados do zero toda vez (assim você pode usar ElasticSearch, MongoDB, CouchDB, ou o que quiser, e apenas testar que a API esteja funcionando).

    * Portanto, o manuseio do certificado e da criptografia é feito antes do HTTP.
* O TCP não sabe sobre "domínios". Apenas sobre endereços IP.
    * As informações sobre o domínio solicitado vão nos dados HTTP.
* Os certificados HTTPS “certificam” um determinado domínio, mas o protocolo e a encriptação acontecem ao nível do TCP, antes de sabermos de que domínio se trata.

# Tipos de dados extras

Até agora, você tem usado tipos de dados comuns, tais como:

* `int`
* `float`
* `str`
* `bool`

Mas você também pode usar tipos de dados mais complexos.

E você ainda terá os mesmos recursos que viu até agora:

* Ótimo suporte do editor.
* Conversão de dados das requisições recebidas.
* Conversão de dados para os dados da resposta.
* Validação de dados.
* Anotação e documentação automáticas.

* Todas as dependências podem pedir dados das requisições e **ampliar** as restrições e documentação automática da **operação de caminho**.
* **Validação automática** mesmo para parâmetros da *operação de caminho* definidos em dependências.
* Suporte para sistemas de autenticação complexos, **conexões com banco de dados** etc.
* **Sem comprometer** os bancos de dados, _frontends_ etc. Mas fácil integração com todos eles.

## Pydantic

Toda a validação de dados é feita por baixo dos panos pelo <a href="https://docs.pydantic.dev/" class="external-link" target="_blank">Pydantic</a>, então você tem todos os benefícios disso. E assim você sabe que está em boas mãos.

Você pode usar as mesmas declarações de tipo com `str`, `float`, `bool` e muitos outros tipos complexos de dados.

Vamos explorar muitos destes tipos nos próximos capítulos do tutorial.

#### "*Schema*" de dados

O termo "*schema*" também pode se referir à forma de alguns dados, como um conteúdo JSON.

Nesse caso, significaria os atributos JSON e os tipos de dados que eles possuem, etc.

#### OpenAPI e JSON *Schema*

Você pode sobrescrever esses manipuladores de exceção com os seus próprios manipuladores.

## Sobrescreva exceções de validação da requisição

Quando a requisição contém dados inválidos, **FastAPI** internamente lança para o `RequestValidationError`.

    * 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.

Aqui está um pouco dessa história.

## Alternativas

Eu tenho criado APIs com requisitos complexos por vários anos (Aprendizado de Máquina, sistemas distribuídos, tarefas assíncronas, banco de dados NoSQL etc.), liderando vários times de desenvolvedores.

Como parte disso, eu precisava investigar, testar e usar muitas alternativas.

A história do **FastAPI** é, em grande parte, a história de seus predecessores.

    * `200` é o código de status padrão, o que significa que tudo estava "OK".
    * Outro exemplo seria `201`, "Criado". É comumente usado após a criação de um novo registro no banco de dados.
    * Um caso especial é `204`, "Sem Conteúdo". Essa resposta é usada quando não há conteúdo para retornar ao cliente e, portanto, a resposta não deve ter um corpo.