* Szövegkiegészítés.
    * Típus ellenőrzés.
* Adatok validációja:
    * Automatikus és érthető hibák amikor az adatok hibásak.
    * Validáció mélyen ágyazott objektumok esetén is.
* Bemeneti adatok<abbr title="also known as: serialization, parsing, marshalling"> átváltása</abbr> : a hálózatról érkező Python adatokká és típusokká. Adatok olvasása következő forrásokból:
    * JSON.
    * Cím paraméterek.

Cuando creas una *operación de path* normalmente puedes devolver cualquier dato: un `dict`, una `list`, un modelo Pydantic, un modelo de base de datos, etc.

Por defecto, **FastAPI** convertiría automáticamente ese valor devuelto a JSON usando el `jsonable_encoder` explicado en [Codificador Compatible JSON](../tutorial/encoder.md){.internal-link target=_blank}.

 */

package gradlebuild.docs;

import dev.adamko.dokkatoo.DokkatooExtension;
import dev.adamko.dokkatoo.dokka.parameters.DokkaSourceLinkSpec;
import dev.adamko.dokkatoo.dokka.parameters.DokkaSourceSetSpec;
import dev.adamko.dokkatoo.dokka.plugins.DokkaHtmlPluginParameters;
import dev.adamko.dokkatoo.formats.DokkatooHtmlPlugin;
import dev.adamko.dokkatoo.tasks.DokkatooGenerateTask;
import gradlebuild.basics.BuildEnvironmentKt;

* Soporte en el editor: chequeo de errores, auto-completado, etc.
* "<abbr title="convertir el string que viene de un HTTP request a datos de Python">Parsing</abbr>" de datos
* Validación de datos
* Anotación de la API y documentación automática

Solo tienes que declararlos una vez.

* Todas las dependencias pueden requerir datos de los requests y aumentar las restricciones del *path operation* y la documentación automática.
* **Validación automática** inclusive para parámetros del *path operation* definidos en las dependencias.
* Soporte para sistemas complejos de autenticación de usuarios, **conexiones con bases de datos**, etc.

Tú declaras la "forma" de los datos mediante clases con atributos.

Cada atributo tiene un tipo.

Luego creas un instance de esa clase con algunos valores y Pydantic validará los valores, los convertirá al tipo apropiado (si ese es el caso) y te dará un objeto con todos los datos.

Y obtienes todo el soporte del editor con el objeto resultante.

    * Si no usaras FastAPI y usaras Starlette directamente (u otra herramienta, como Sanic, Flask, Responder, etc.), tendrías que implementar toda la validación y serialización de datos tu mismo. Por lo tanto, tu aplicación final seguirá teniendo...

    implementation("org.asciidoctor:asciidoctor-gradle-jvm")
    implementation("org.asciidoctor:asciidoctorj")
    implementation("org.asciidoctor:asciidoctorj-pdf")
    implementation("dev.adamko.dokkatoo:dokkatoo-plugin")
    implementation("org.jetbrains.dokka:dokka-core")

    testImplementation(gradleTestKit())
}

gradlePlugin {
    plugins {
        register("gradleDocumentation") {

    * Auto completado.
    * Anotaciones de tipos.
* Validación de datos:
    * Errores automáticos y claros cuándo los datos son inválidos.
    * Validación, incluso para objetos JSON profundamente anidados.
* <abbr title="en inglés: serialization, parsing, marshalling">Conversión</abbr> de datos de input: viniendo de la red a datos y tipos de Python. Leyendo desde:
    * JSON.
    * Path parameters.
    * Query parameters.

#### "Schema" de datos

El concepto "schema" también se puede referir a la forma de algunos datos, como un contenido en formato JSON.

En ese caso haría referencia a los atributos del JSON, los tipos de datos que tiene, etc.

#### OpenAPI y JSON Schema