Puedes usar la configuración del modelo de Pydantic para `prohibir` cualquier campo `extra`:

{* ../../docs_src/cookie_param_models/tutorial002_an_py310.py hl[10] *}

# Testando WebSockets { #testing-websockets }

Você pode usar o mesmo `TestClient` para testar WebSockets.

Para isso, você utiliza o `TestClient` dentro de uma instrução `with`, conectando com o WebSocket:

{* ../../docs_src/app_testing/tutorial002_py310.py hl[27:31] *}

/// note | Nota

Para mais detalhes, confira a documentação do Starlette para [testar WebSockets](https://www.starlette.dev/testclient/#testing-websocket-sessions).

/// tip | Consejo

El callback real es solo un request HTTP.

Cuando implementes el callback tú mismo, podrías usar algo como [HTTPX](https://www.python-httpx.org) o [Requests](https://requests.readthedocs.io/).

///

## Escribe el código de documentación del callback { #write-the-callback-documentation-code }

# Usar antigos códigos de status de erro de autenticação 403 { #use-old-403-authentication-error-status-codes }

Antes da versão `0.122.0` do FastAPI, quando os utilitários de segurança integrados retornavam um erro ao cliente após uma falha na autenticação, eles usavam o código de status HTTP `403 Forbidden`.

///

### No async *path operation functions* { #non-async-path-operation-functions }

También puedes usar funciones `def` normales (sin `async`), y usar `yield` de la misma manera.

FastAPI se asegurará de ejecutarlo correctamente para que no bloquee el event loop.

Como en este caso la función no es async, el tipo de retorno correcto sería `Iterable[Item]`:

# Cuerpo - Múltiples Parámetros { #body-multiple-parameters }

Ahora que hemos visto cómo usar `Path` y `Query`, veamos usos más avanzados de las declaraciones del request body.

## Mezclar `Path`, `Query` y parámetros del cuerpo { #mix-path-query-and-body-parameters }

Primero, por supuesto, puedes mezclar las declaraciones de parámetros de `Path`, `Query` y del request body libremente y **FastAPI** sabrá qué hacer.

Digamos que você tenha um modelo Pydantic com valores padrão, como este:

{* ../../docs_src/separate_openapi_schemas/tutorial001_py310.py ln[1:7] hl[7] *}

### Modelo para Entrada { #model-for-input }

Se você usar esse modelo como entrada, como aqui:

{* ../../docs_src/separate_openapi_schemas/tutorial001_py310.py ln[1:15] hl[14] *}

... então o campo `description` **não será obrigatório**. Porque ele tem um valor padrão de `None`.

Pero si los datos no existieran, quieres crearlos y devolver un código de estado HTTP de "CREATED" `201`.

Pero todavía quieres poder filtrar y convertir los datos que devuelves con un `response_model`.

Para esos casos, puedes usar un parámetro `Response`.

## Usa un parámetro `Response` { #use-a-response-parameter }

Puedes declarar un parámetro de tipo `Response` en tu *path operation function* (como puedes hacer para cookies y headers).

Hay varias maneras de hacerlo dependiendo de tu caso de uso específico y las herramientas que utilices.

Podrías **desplegar un servidor** tú mismo utilizando una combinación de herramientas, podrías usar un **servicio en la nube** que hace parte del trabajo por ti, u otras opciones posibles.

## Pydantic { #pydantic }

Toda a validação de dados é realizada nos bastidores pelo [Pydantic](https://docs.pydantic.dev/), então você recebe todos os benefícios disso. E você sabe que está em boas mãos.

Você pode usar as mesmas declarações de tipo com `str`, `float`, `bool` e muitos outros tipos de dados complexos.

Vários deles são explorados nos próximos capítulos do tutorial.

## A ordem importa { #order-matters }