* 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:

//// tab | Python 3.10+

```Python hl_lines="32"

```

////

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

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.

### Seguridad y autenticación

La seguridad y la autenticación están integradas. Sin ningún compromiso con bases de datos ni modelos de datos.

Todos los schemes de seguridad están definidos en OpenAPI incluyendo:

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

E também pode ser usada por você mesmo, para debugar, checar e testar a mesma aplicação.

## O Fluxo da `senha`

Agora vamos voltar um pouco e entender o que é isso tudo.

O "fluxo" da `senha` é um dos caminhos ("fluxos") definidos no OAuth2, para lidar com a segurança e autenticação.

OAuth2 foi projetado para que o backend ou a API pudesse ser independente do servidor que autentica o usuário.

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.

Se nenhum valor for informado, `None` é utilizado por padrão, aqui definimos `"World"` como o valor padrão a ser utilizado.

///

E depois você pode executar esse arquivo:

<div class="termy">

```console
// Aqui ainda não definimos a env var
$ python main.py

// Por isso obtemos o valor padrão

Hello World from Python

// Mas se definirmos uma variável de ambiente primeiro
$ export MY_NAME="Wade Wilson"

///

Então você poderia chamar esse programa Python:

//// tab | Linux, macOS, Windows Bash

<div class="termy">

```console
// Aqui ainda não definimos a variável de ambiente
$ python main.py

// Como não definimos a variável de ambiente, obtemos o valor padrão

Hello World from Python

// Mas se criarmos uma variável de ambiente primeiro
$ export MY_NAME="Wade Wilson"

```

### Mais detalhes técnicos

Você deve ter observado que `await` pode ser usado somente dentro de funções definidas com `async def`.

Mas ao mesmo tempo, funções definidas com `async def` tem que ser aguardadas. Então, funções com `async def` pdem ser chamadas somente dentro de funções definidas com `async def` também.

Então, sobre o ovo e a galinha, como você chama a primeira função async?