Puedes sobrescribir estos manejadores de excepciones con los tuyos propios.

### Sobrescribir excepciones de validación de request { #override-request-validation-exceptions }

Cuando un request contiene datos inválidos, **FastAPI** lanza internamente un `RequestValidationError`.

{* ../../docs_src/request_form_models/tutorial001_an_py39.py hl[9:11,15] *}

**FastAPI** **extraerá** los datos de **cada campo** de los **form data** en el request y te dará el modelo de Pydantic que definiste.

## Revisa la Documentación { #check-the-docs }

Puedes verificarlo en la interfaz de documentación en `/docs`:

* Soporte del editor (obviamente)
* <abbr title="convirtiendo el string que viene de un request HTTP en datos de Python">"parsing"</abbr> de datos
* Validación de datos
* Documentación automática

## Valores por defecto { #defaults }

Como los parámetros de query no son una parte fija de un path, pueden ser opcionales y pueden tener valores por defecto.

Esto puede ser muy útil para configurar **recursos** que necesitas usar para toda la app, y que son **compartidos** entre requests, y/o que necesitas **limpiar** después. Por ejemplo, un pool de conexiones a una base de datos, o cargando un modelo de machine learning compartido.

## Caso de Uso { #use-case }

Empecemos con un ejemplo de **caso de uso** y luego veamos cómo resolverlo con esto.

{* ../../docs_src/response_cookies/tutorial002_py39.py hl[1, 8:9] *}

Y entonces puedes devolver cualquier objeto que necesites, como normalmente lo harías (un `dict`, un modelo de base de datos, etc).

Y si declaraste un `response_model`, todavía se utilizará para filtrar y convertir el objeto que devolviste.

* el evento de apagado
* el evento de lifespan

* el manejador
* el manejador de eventos
* el manejador de excepciones
* manejar

* el modelo
* el modelo de Pydantic
* el modelo de datos
* el modelo de base de datos
* el modelo de formulario
* el objeto del modelo

* la clase
* la clase base
* la clase padre
* la subclase
* la clase hija
* la clase hermana
* el método de clase

* a little bit: un poquito
* graph (data structure, as in "dependency graph"): grafo (do not translate to "gráfico")
* form data: form data (do not translate to "datos de formulario" or "datos de form")
* import (as in code import): import (do not translate to "importación")
* JSON Schema: JSON Schema (do not translate to "Esquema JSON")
* embed: embeber (do not translate to "incrustar")

## Verificar el `username` y la forma de los datos { #verify-the-username-and-data-shape }

Verificamos que obtenemos un `username`, y extraemos los scopes.

Y luego validamos esos datos con el modelo de Pydantic (capturando la excepción `ValidationError`), y si obtenemos un error leyendo el token JWT o validando los datos con Pydantic, lanzamos la `HTTPException` que creamos antes.

Declara los parámetros de **cookie** que necesites en un **modelo de Pydantic**, y luego declara el parámetro como `Cookie`:

{* ../../docs_src/cookie_param_models/tutorial001_an_py310.py hl[9:12,16] *}

**FastAPI** **extraerá** los datos para **cada campo** de las **cookies** recibidas en el request y te entregará el modelo de Pydantic que definiste.

## Revisa la Documentación { #check-the-docs }

Si vas a la **UI de la documentación de la API** en `/docs` podrás ver la **documentación** de cookies para tus *path operations*.

Pero incluso si **rellenas los datos** y haces clic en "Execute", como la UI de la documentación funciona con **JavaScript**, las cookies no se enviarán y verás un mensaje de **error** como si no hubieras escrito ningún valor.

///

## Resumen { #recap }