{* ../../docs_src/path_params/tutorial002_py39.py hl[7] *}

En este caso, `item_id` se declara como un `int`.

/// check | Revisa

Esto te dará soporte del editor dentro de tu función, con chequeo de errores, autocompletado, etc.

///

## <abbr title="también conocido como: serialización, parsing, marshalling">Conversión</abbr> de datos { #data-conversion }

Puedes usar las variables de conveniencia de `fastapi.status`.

{* ../../docs_src/response_status_code/tutorial002_py39.py hl[1,6] *}

Son solo una conveniencia, mantienen el mismo número, pero de esa manera puedes usar el autocompletado del editor para encontrarlos:

<img src="/img/tutorial/response-status-code/image02.png">

/// note | Detalles técnicos

También podrías usar `from starlette import status`.

{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[31] *}

Ten en cuenta que declaramos el tipo de `current_user` como el modelo de Pydantic `User`.

Esto nos ayudará dentro de la función con todo el autocompletado y chequeo de tipos.

/// tip | Consejo

Tal vez recuerdes que los request bodies también se declaran con modelos de Pydantic.

Aquí **FastAPI** no se confundirá porque estás usando `Depends`.

///

///

Las dependencias seguirán funcionando como se esperaba, y la **mejor parte** es que la **información de tipo se preservará**, lo que significa que tu editor podrá seguir proporcionándote **autocompletado**, **errores en línea**, etc. Lo mismo para otras herramientas como `mypy`.

////

/// info | Información

En la versión 1 de Pydantic la configuración se hacía en una clase interna `Config`, en la versión 2 de Pydantic se hace en un atributo `model_config`. Este atributo toma un `dict`, y para obtener autocompletado y errores en línea, puedes importar y usar `SettingsConfigDict` para definir ese `dict`.

///

</div>

## Configura Tu Editor { #configure-your-editor }

Probablemente usarías un editor, asegúrate de configurarlo para que use el mismo entorno virtual que creaste (probablemente lo autodetectará) para que puedas obtener autocompletado y errores en línea.

Por ejemplo:

* <a href="https://code.visualstudio.com/docs/python/environments#_select-and-activate-an-environment" class="external-link" target="_blank">VS Code</a>

target="_blank">AnyIO</a> para ser altamente compatibles y obtener sus beneficios (p.ej. *concurrencia estructurada*).

Creé otro paquete sobre AnyIO, como una capa delgada, para mejorar un poco las anotaciones de tipos y obtener mejor **autocompletado**, **errores en línea**, etc. También tiene una introducción amigable y tutorial para ayudarte a **entender** y escribir **tu propio código async**: <a href="https://asyncer.tiangolo.com/" class="external-link" target="_blank">Asyncer</a>. Sería...

* «/// note»: «/// note | Nota»
* «/// tip»: «/// tip | Dica»
* «/// warning»: «/// warning | Atenção»
* «(you should)»: «(você deveria)»
* async context manager: gerenciador de contexto assíncrono
* autocomplete: autocompletar
* autocompletion: preenchimento automático
* bug: bug
* context manager: gerenciador de contexto
* cross domain: cross domain (do not translate to "domínio cruzado")

///

## Recapitulação { #recap }

Com o **FastAPI**, ao usar declarações de tipo do Python curtas, intuitivas e padrão, você obtém:

- Suporte no editor: verificações de erro, autocompletar, etc.
- "<abbr title="convertendo a string que vem de um request HTTP em dados Python">Parsing</abbr>" de dados
- Validação de dados
- Anotação da API e documentação automática

E você só precisa declará-los uma vez.

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/// info | Informação

Na versão 1 do Pydantic a configuração era feita em uma classe interna `Config`, na versão 2 do Pydantic é feita em um atributo `model_config`. Esse atributo recebe um `dict`, e para ter autocompletar e erros inline você pode importar e usar `SettingsConfigDict` para definir esse `dict`.

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