<img src="/img/tutorial/body/image01.png">

E também serão utilizados em cada *função de operação de rota* que utilizá-los:

<img src="/img/tutorial/body/image02.png">

## Suporte do editor de texto:

No seu editor de texto, dentro da função você receberá dicas de tipos e completação em todo lugar (isso não aconteceria se você recebesse um `dict` em vez de um modelo Pydantic):

<img src="/img/tutorial/body/image03.png">

* `media_type` - Un `str` que da el media type. Por ejemplo, `"text/html"`.

FastAPI (de hecho Starlette) incluirá automáticamente un header Content-Length. También incluirá un header Content-Type, basado en el `media_type` y añadiendo un conjunto de caracteres para tipos de texto.

{* ../../docs_src/response_directly/tutorial002.py hl[1,18] *}

### `HTMLResponse`

Toma algún texto o bytes y devuelve un response HTML, como leíste arriba.

{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial006.py hl[11] *}

## Recapitulando

Com `Query`, `Path` (e outras que você ainda não viu) você pode declarar metadados e validações de texto do mesmo modo que com [Parâmetros de consulta e validações de texto](query-params-str-validations.md){.internal-link target=_blank}.

E você também pode declarar validações numéricas:

* `gt`: maior que (`g`reater `t`han)

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py hl[9] *}

Mas assim obtemos um `dict` como valor do parâmetro `commons` na *função de operação de rota*.

E sabemos que editores de texto não têm como oferecer muitas funcionalidades (como sugestões automáticas) para objetos do tipo `dict`, por que não há como eles saberem o tipo das chaves e dos valores.

Podemos fazer melhor...

No devuelve un gran `str` que contenga los datos en formato JSON (como una cadena de texto). Devuelve una estructura de datos estándar de Python (por ejemplo, un `dict`) con valores y sub-valores que son todos compatibles con JSON.

/// note | Nota

* O **modelo de saída** não deve ter uma senha.
* O **modelo de banco de dados** provavelmente precisaria ter uma senha criptografada.

/// danger

Nunca armazene senhas em texto simples dos usuários. Sempre armazene uma "hash segura" que você pode verificar depois.

### `PlainTextResponse`

Usa algum texto ou sequência de bytes para retornar uma resposta de texto não formatado.

{* ../../docs_src/custom_response/tutorial005.py hl[2,7,9] *}

### `JSONResponse`

Pega alguns dados e retorna uma resposta com codificação `application/json`.

É a resposta padrão utilizada no **FastAPI**, como você leu acima.

### `ORJSONResponse`

* 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.
* Implemente e use ferramentas criptográficas bem conhecidas, como tokens JWT e Passlib, etc.
* Adicione controles de permissão mais granulares com escopos OAuth2 quando necessário.
* ...etc.

* 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.
* Implementa y utiliza herramientas criptográficas bien conocidas, como Passlib y JWT tokens, etc.
* Añade controles de permisos más detallados con OAuth2 scopes donde sea necesario.
* ...etc.

En este punto tenemos los datos del usuario de nuestra base de datos, pero no hemos revisado el password.

Primero pongamos esos datos en el modelo `UserInDB` de Pydantic.

Nunca deberías guardar passwords en texto plano, así que, usaremos el sistema de hash de passwords (falso).

Si los passwords no coinciden, devolvemos el mismo error.

#### Hashing de passwords