* Validadores permitem que esquemas de dados complexos sejam limpos e facilmente definidos, conferidos e documentados como JSON Schema.
    * Você pode ter **JSONs aninhados** profundamente e tê-los todos validados e anotados.
* **Extensível**:
    * Pydantic permite que tipos de dados personalizados sejam definidos ou você pode estender a validação com métodos em um modelo decorado com seu decorador de validador.

///

Isso gera um `dict` com apenas os dados definidos ao criar o modelo `item`, excluindo os valores padrão.

Então, você pode usar isso para gerar um `dict` com apenas os dados definidos (enviados na solicitação), omitindo valores padrão:

{* ../../docs_src/body_updates/tutorial002_py310.py hl[32] *}

{* ../../docs_src/response_model/tutorial004_py310.py hl[22] *}

e esses valores padrão não serão incluídos na resposta, apenas os valores realmente definidos.

Então, se você enviar uma solicitação para essa *operação de rota* para o item com ID `foo`, a resposta (sem incluir valores padrão) será:

```JSON
{
"name": "Foo",
"price": 50.2
}
```

Se você quiser proteger sua API, há várias coisas melhores que você pode fazer, por exemplo:

* Certifique-se de ter modelos Pydantic bem definidos para seus corpos de solicitação e respostas.
* Configure quaisquer permissões e funções necessárias usando dependências.
* Nunca armazene senhas em texto simples, apenas hashes de senha.

Si quieres asegurar tu API, hay varias cosas mejores que puedes hacer, por ejemplo:

* Asegúrate de tener modelos Pydantic bien definidos para tus request bodies y responses.
* Configura los permisos y roles necesarios usando dependencias.
* Nunca guardes contraseñas en texto plano, solo hashes de contraseñas.

### Seguridad y autenticación

Seguridad y autenticación integradas. Sin ningún compromiso con bases de datos o modelos de datos.

Todos los esquemas de seguridad definidos en OpenAPI, incluyendo:

* HTTP Básico.
* **OAuth2** (también con **tokens JWT**). Revisa el tutorial sobre [OAuth2 con JWT](tutorial/security/oauth2-jwt.md){.internal-link target=_blank}.
* API keys en:
    * Headers.

O **FastAPI** irá **extrair** os dados para **cada campo** dos **cookies** recebidos na requisição e lhe fornecer o modelo Pydantic que você definiu.

## Verifique os Documentos

Você pode ver os cookies definidos na IU dos documentos em `/docs`:

<div class="screenshot">
<img src="/img/tutorial/cookie-param-models/image01.png">
</div>

/// info | Informação

Você pode usar um código de fechamento dos <a href="https://tools.ietf.org/html/rfc6455#section-7.4.1" class="external-link" target="_blank">códigos válidos definidos na especificação</a>.

///

### Tente os WebSockets com dependências

Se seu arquivo for nomeado `main.py`, execute sua aplicação com:

<div class="termy">

```console
$ fastapi dev main.py

Puedes usar un código de cierre de los <a href="https://tools.ietf.org/html/rfc6455#section-7.4.1" class="external-link" target="_blank">códigos válidos definidos en la especificación</a>.

///

### Prueba los WebSockets con dependencias

Si tu archivo se llama `main.py`, ejecuta tu aplicación con:

<div class="termy">

```console

Então, no **FastAPI**, você pode utilizar uma classe Python como uma dependência.

O que o FastAPI realmente verifica, é se a dependência é algo chamável (função, classe, ou outra coisa) e os parâmetros que foram definidos.