Você digita o primeiro parâmetro da função, `first_name`, depois um ponto (`.`) e, em seguida, pressiona `Ctrl + Space` para acionar a conclusão.

Mas, infelizmente, você não obtém nada útil:

<img src="/img/python-types/image01.png">

### Adicionar tipos

Vamos modificar uma única linha da versão anterior.

Vamos mudar exatamente esse fragmento, os parâmetros da função, de:

```Python

Vous écrivez le premier paramètre, `first_name`, puis un point (`.`) et appuyez sur `Ctrl+Espace` pour déclencher l'auto-complétion.

Mais malheureusement, rien d'utile n'en résulte :

<img src="/img/python-types/image01.png">

### Ajouter des types

Modifions une seule ligne de la version précédente.

Nous allons changer seulement cet extrait, les paramètres de la fonction, de :

Outro grande recurso necessário nas APIs é validação de dados, certificando que os dados são válidos, dados certos parâmetros. Por exemplo, algum campo é `int`, e não alguma string aleatória. Isso é especialmente útil para dados que estão chegando.

Sem um sistema de validação de dados, você teria que realizar todas as verificações manualmente, no código.

✋️ ⏮️ ⏬ Pydantic ✔ 🚚 🛃 🎓 👈 😖 ⚪️➡️ `pydantic.utils.GetterDict`, 🚚 🛠️ ⚙️ 🕐❔ ⚙️ `orm_mode = True` 🗃 💲 🐜 🏷 🔢.

👥 🔜 ✍ 🛃 `PeeweeGetterDict` 🎓 & ⚙️ ⚫️ 🌐 🎏 Pydantic *🏷* / 🔗 👈 ⚙️ `orm_mode`:

```Python hl_lines="3  8-13  31  49"

But with ORM mode, as Pydantic itself will try to access the data it needs from attributes (instead of assuming a `dict`), you can declare the specific data you want to return and it will be able to go and get it, even from ORMs.

## CRUD utils

Now let's see the file `sql_app/crud.py`.

In this file we will have reusable functions to interact with the data in the database.

**CRUD** comes from: **C**reate, **R**ead, **U**pdate, and **D**elete.