* Porque las estructuras de datos de pydantic son solo instances de clases que defines; autocompletado, linting, mypy y tu intuición deberían funcionar correctamente con tus datos validados.
* Valida **estructuras complejas**:
    * Uso de modelos jerárquicos de Pydantic, `List` y `Dict` de `typing` de Python, etc.
    * Y los validadores permiten definir, verificar y documentar de manera clara y fácil esquemas de datos complejos como JSON Schema.

Il effectue également la validation des données (même imbriquées les unes dans les autres), et permet de les documenter correctement (schéma OpenAPI et documentation auto-générée).

## Valeurs scalaires dans le body

Maybe you need to start a new version, or you just got tired of running it. 🤷

///

### Lifespan function { #lifespan-function }

The first thing to notice, is that we are defining an async function with `yield`. This is very similar to Dependencies with `yield`.

{* ../../docs_src/events/tutorial003.py hl[14:19] *}

## Desenvolvimento

Quando comecei a criar o **FastAPI** de fato, a maior parte das peças já estavam encaixadas, o design estava definido, os requisitos e ferramentas já estavam prontos, e o conhecimento sobre os padrões e especificações estavam claros e frescos.

## Futuro

Nesse ponto, já está claro que o **FastAPI** com suas ideias está sendo útil para muitas pessoas.

## Desarrollo

Para cuando comencé a crear el propio **FastAPI**, la mayoría de las piezas ya estaban en su lugar, el diseño estaba definido, los requisitos y herramientas estaban listos, y el conocimiento sobre los estándares y especificaciones estaba claro y fresco.

## Futuro

A este punto, ya está claro que **FastAPI** con sus ideas está siendo útil para muchas personas.

Se definirá en OpenAPI con `anyOf`.

Para hacerlo, usa el type hint estándar de Python <a href="https://docs.python.org/3/library/typing.html#typing.Union" class="external-link" target="_blank">`typing.Union`</a>:

/// note | Nota

Como ejemplo, tomemos esta función:

{* ../../docs_src/python_types/tutorial009c.py hl[1,4] *}

El parámetro `name` está definido como `Optional[str]`, pero **no es opcional**, no puedes llamar a la función sin el parámetro:

```Python
say_hi()  # ¡Oh, no, esto lanza un error! 😱
```

    * Também será usado por ferramentas de geração automática de código do cliente.

Mas o mais importante:

* Ele **limitará e filtrará** os dados de saída para o que está definido no tipo de retorno.
    * Isso é particularmente importante para a **segurança**, veremos mais sobre isso abaixo.

## Parâmetro `response_model`

Por exemplo, vamos pegar esta função:

{* ../../docs_src/python_types/tutorial009c.py hl[1,4] *}

O paâmetro `name` é definido como `Optional[str]`, mas ele **não é opcional**, você não pode chamar a função sem o parâmetro:

```Python
say_hi()  # Oh, no, this throws an error! 😱
```

Mais elle a été créée avant que les type hints n'existent en Python. Ainsi, pour définir chaque <abbr title="la définition de
la façon dont les données doivent être formées">schéma</abbr>, vous devez utiliser des utilitaires et des classes spécifiques fournies par Marshmallow.

/// check | A inspiré **FastAPI** à

Utilisez du code pour définir des "schémas" qui fournissent automatiquement les types de données et la validation.

///