Al validar los datos con Pydantic podemos asegurarnos de que tenemos, por ejemplo, exactamente una `list` de `str` con los scopes y un `str` con el `username`.

En lugar de, por ejemplo, un `dict`, o algo más, ya que podría romper la aplicación en algún punto posterior, haciéndolo un riesgo de seguridad.

También verificamos que tenemos un usuario con ese username, y si no, lanzamos esa misma excepción que creamos antes.

* y de él, importa la función `get_token_header`.

Eso se referiría a algún paquete arriba de `app/`, con su propio archivo `__init__.py`, etc. Pero no tenemos eso. Así que, eso lanzaría un error en nuestro ejemplo. 🚨

Pero ahora sabes cómo funciona, para que puedas usar imports relativos en tus propias aplicaciones sin importar cuán complejas sean. 🤓

Y esa misma información de los modelos que está incluida en OpenAPI es lo que puede usarse para **generar el código del cliente**.

### Genera un Cliente en TypeScript

Ahora que tenemos la aplicación con los modelos, podemos generar el código del cliente para el frontend.

#### Instalar `openapi-ts`

Puedes instalar `openapi-ts` en tu código de frontend con:

<div class="termy">

```console

Para el error, usamos la excepción `HTTPException`:

{* ../../docs_src/security/tutorial003_an_py310.py hl[3,79:81] *}

### Revisa el password

En este punto tenemos los datos del usuario de nuestra base de datos, pero no hemos revisado el password.

Primero pongamos esos datos en el modelo `UserInDB` de Pydantic.

Qualquer requisição para `http` ou `ws` será redirecionada para o esquema seguro.

{* ../../docs_src/advanced_middleware/tutorial001.py hl[2,6] *}

## `TrustedHostMiddleware`

Garante que todas as requisições recebidas tenham um cabeçalho `Host` corretamente configurado, a fim de proteger contra ataques de cabeçalho de host HTTP.

{* ../../docs_src/advanced_middleware/tutorial002.py hl[2,6:8] *}

Os seguintes argumentos são suportados:

* `name`
* `age`
* `secret_name`

{* ../../docs_src/sql_databases/tutorial002_an_py310.py ln[7:22] hl[21:22] *}

#### `HeroUpdate` - o *modelo de dados* para atualizar um hero

Não tínhamos uma maneira de **atualizar um hero** na versão anterior do app, mas agora com **múltiplos modelos**, podemos fazer isso. 🎉

Portanto, em nosso exemplo, podemos fazer com que `tags` sejam especificamente uma "lista de strings":


{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial002.py hl[14] *}

## Tipo "set"


Mas então, quando nós pensamos mais, percebemos que as tags não devem se repetir, elas provavelmente devem ser strings únicas.

E que o Python tem um tipo de dados especial para conjuntos de itens únicos, o `set`.

Os parâmetros padrão usados ​​pela implementação `CORSMiddleware` são restritivos por padrão, então você precisará habilitar explicitamente as origens, métodos ou cabeçalhos específicos para que os navegadores tenham permissão para usá-los em um contexto de domínios diferentes.

Os seguintes argumentos são suportados:

"description": None,
"price": 50.2,
"tax": 10.5,
"tags": []
}
```

O FastAPI é inteligente o suficiente (na verdade, o Pydantic é inteligente o suficiente) para perceber que, embora `description`, `tax` e `tags` tenham os mesmos valores que os padrões, eles foram definidos explicitamente (em vez de retirados dos padrões).

Portanto, eles serão incluídos na resposta JSON.

/// tip | Dica

**FastAPI** faz uso dele para que você veja o erro no seu log, caso você utilize um modelo de Pydantic em `response_model`, e seus dados tenham erro.

Contudo, o cliente ou usuário não terão acesso a ele. Ao contrário, o cliente receberá um "Internal Server Error" com o HTTP status code `500`.