Tener `str | None` permitirá que tu editor te dé un mejor soporte y detecte errores.

///

## Validaciones adicionales { #additional-validation }

Vamos a hacer que, aunque `q` sea opcional, siempre que se proporcione, **su longitud no exceda los 50 caracteres**.

### Importar `Query` y `Annotated` { #import-query-and-annotated }

Para lograr eso, primero importa:

* en <a href="https://code.visualstudio.com/" class="external-link" target="_blank">Visual Studio Code</a>:

![soporte del editor](https://fastapi.tiangolo.com/img/vscode-completion.png)

* en <a href="https://www.jetbrains.com/pycharm/" class="external-link" target="_blank">PyCharm</a>:

![soporte del editor](https://fastapi.tiangolo.com/img/pycharm-completion.png)

### `examples` específicos do OpenAPI { #openapi-specific-examples }

Antes do **JSON Schema** suportar `examples`, o OpenAPI já tinha suporte para um campo diferente também chamado `examples`.

como en:

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial008_py39.py hl[13] *}

## Soporte de editor en todas partes { #editor-support-everywhere }

Y obtienes soporte de editor en todas partes.

Incluso para elementos dentro de listas:

<img src="/img/tutorial/body-nested-models/image01.png">

No podrías obtener este tipo de soporte de editor si estuvieras trabajando directamente con `dict` en lugar de modelos Pydantic.

Asegúrate de crear un [entorno virtual](../virtual-environments.md){.internal-link target=_blank}, activarlo, y luego instalarlo, por ejemplo:

```console
$ pip install python-multipart
```

///

## Importar `Form` { #import-form }

Importar `Form` desde `fastapi`:

{* ../../docs_src/request_forms/tutorial001_an_py39.py hl[3] *}

## Definir parámetros de `Form` { #define-form-parameters }

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`.

///

## Instalar `pwdlib` { #install-pwdlib }

pwdlib es un gran paquete de Python para manejar hashes de contraseñas.

Soporta muchos algoritmos de hashing seguros y utilidades para trabajar con ellos.

El algoritmo recomendado es "Argon2".

/// note | Detalles Técnicos

La imagen de Docker se creó cuando Uvicorn no soportaba gestionar y reiniciar workers muertos, por lo que era necesario usar Gunicorn con Uvicorn, lo que añadía bastante complejidad, solo para que Gunicorn gestionara y reiniciara los worker processes de Uvicorn.

Para eso, puedes usar `WSGIMiddleware` y usarlo para envolver tu aplicación WSGI, por ejemplo, Flask, Django, etc.

## Usando `WSGIMiddleware` { #using-wsgimiddleware }

Necesitas importar `WSGIMiddleware`.

Luego envuelve la aplicación WSGI (p. ej., Flask) con el middleware.

Y luego móntala bajo un path.

{* ../../docs_src/wsgi/tutorial001_py39.py hl[2:3,3] *}

## Revisa { #check-it }

Para declarar esses tipos e os tipos internos, você pode usar o módulo Python padrão `typing`. Ele existe especificamente para suportar esses type hints.

#### Versões mais recentes do Python { #newer-versions-of-python }