Se algo parecer interessante e útil para o seu projeto, vá em frente e dê uma olhada. Caso contrário, você pode simplesmente ignorá-lo.

/// tip | Dica

Se você deseja **aprender FastAPI** de forma estruturada (recomendado), leia capítulo por capítulo [Tutorial - Guia de Usuário](../tutorial/index.md){.internal-link target=_blank} em vez disso.

Se houver uma falha de segurança no seu código, ela ainda existirá.

Ocultar a documentação apenas torna mais difícil entender como interagir com sua API e pode dificultar sua depuração na produção. Pode ser considerado simplesmente uma forma de <a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Security_through_obscurity" class="external-link" target="_blank">Segurança através da obscuridade</a>.

Em alguns casos, você ainda pode ter que usar a versão do Pydantic das `dataclasses`. Por exemplo, se você tiver erros com a documentação da API gerada automaticamente.

Nesse caso, você pode simplesmente trocar as `dataclasses` padrão por `pydantic.dataclasses`, que é um substituto direto:

{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial003_py310.py hl[1,4,7:10,13:16,22:24,27] *}

1. Ainda importamos `field` das `dataclasses` padrão.

///

## **FastAPI** utilitários { #fastapi-utilities }

**FastAPI** fornece várias ferramentas para cada um desses esquemas de segurança no módulo `fastapi.security` que simplesmente usa esses mecanismos de segurança.

Nos próximos capítulos você irá ver como adicionar segurança à sua API usando essas ferramentas disponibilizadas pelo **FastAPI**.

## Lista de modelos { #list-of-models }

Da mesma forma, você pode declarar respostas de listas de objetos.

Para isso, use o padrão Python `typing.List` (ou simplesmente `list` no Python 3.9 e superior):

{* ../../docs_src/extra_models/tutorial004_py39.py hl[18] *}

## Resposta com `dict` arbitrário { #response-with-arbitrary-dict }

Há **padrões** sensíveis para tudo, com configurações adicionais em todos os lugares. Todos os parâmetros podem ser regulados para fazer o que você precisa e para definir a API que você necessita.

Por padrão, tudo **"simplesmente funciona"**.

### Validação { #validation }

* Validação para a maioria dos (ou todos?) **tipos de dados** do Python, incluindo:
    * objetos JSON (`dict`).
    * arrays JSON (`list`), definindo tipos dos itens.

///

## Parâmetros obrigatórios { #required-parameters }

Quando não precisamos declarar mais validações ou metadados, podemos tornar o parâmetro de consulta `q` obrigatório simplesmente não declarando um valor padrão, assim:

```Python
q: str
```

em vez de:

```Python
q: str | None = None
```

Mas agora estamos declarando com `Query`, por exemplo assim:

Mas se você precisa acessar variáveis e objetos da mesma aplicação **FastAPI**, ou precisa realizar pequenas tarefas em segundo plano (como enviar uma notificação por e-mail), você pode simplesmente usar `BackgroundTasks`.

## Recapitulando { #recap }

Caso você não queira adicionar um valor específico mas queira apenas torná-lo opcional, defina o valor padrão como `None`.

Porém, quando você quiser fazer com que o parâmetro de consulta seja obrigatório, você pode simplesmente não declarar nenhum valor como padrão.

{* ../../docs_src/query_params/tutorial005_py39.py hl[6:7] *}

Aqui o parâmetro de consulta `needy` é um valor obrigatório, do tipo `str`.

Assim, você pode atualizar o Pydantic para a versão 2 mais recente e alterar os imports para usar o submódulo `pydantic.v1`, e em muitos casos tudo simplesmente funcionará.

{* ../../docs_src/pydantic_v1_in_v2/tutorial002_an_py310.py hl[2,5,15] *}

/// warning | Atenção