Declara los **parámetros query** que necesitas en un **modelo de Pydantic**, y luego declara el parámetro como `Query`:

{* ../../docs_src/query_param_models/tutorial001_an_py310.py hl[9:13,17] *}

**FastAPI** **extraerá** los datos para **cada campo** de los **parámetros query** en el request y te proporcionará el modelo de Pydantic que definiste.

## Revisa la Documentación { #check-the-docs }

Realizará la validación de los datos compuestos, y los documentará así para el esquema de OpenAPI y la documentación automática.

## Valores singulares en el cuerpo { #singular-values-in-body }

De la misma manera que hay un `Query` y `Path` para definir datos extra para parámetros de query y path, **FastAPI** proporciona un equivalente `Body`.

Verás ejemplos de esto en los próximos capítulos, sobre bases de datos relacionales y NoSQL, seguridad, etc.

## Compatibilidad de **FastAPI** { #fastapi-compatibility }

La simplicidad del sistema de inyección de dependencias hace que **FastAPI** sea compatible con:

* todas las bases de datos relacionales
* bases de datos NoSQL
* paquetes externos
* APIs externas
* sistemas de autenticación y autorización

    * Si no usabas FastAPI y utilizabas Starlette directamente (u otra herramienta, como Sanic, Flask, Responder, etc.) tendrías que implementar toda la validación y serialización de datos por ti mismo. Entonces, tu aplicación final aún tendría la misma carga...

rastrear documentos en un [servidor web](https://fess.codelibs.org/15.3/admin/webconfig-guide.html), [sistema de archivos](https://fess.codelibs.org/15.3/admin/fileconfig-guide.html), o [almacenamiento de datos](https://fess.codelibs.org/15.3/admin/dataconfig-guide.html) (como un archivo CSV o base de datos). Se admiten muchos formatos de archivos, incluidos (pero no limitados a): Microsoft Office, PDF y zip.

*[Fess Site Search](https://github.com/codelibs/fess-site-search)* es una alternativa...

# Escribir pruebas para una base de datos { #testing-a-database }

Puedes estudiar sobre bases de datos, SQL y SQLModel en la [documentación de SQLModel](https://sqlmodel.tiangolo.com/). 🤓

Hay un mini [tutorial sobre el uso de SQLModel con FastAPI](https://sqlmodel.tiangolo.com/tutorial/fastapi/). ✨

* Soporte del editor: chequeo de errores, autocompletado, etc.
* " <dfn title="convertir el string que viene de un request HTTP en datos de Python">parsing</dfn> " de datos
* Validación de datos
* Anotación de API y documentación automática

Y solo tienes que declararlos una vez.

///

FastAPI ahora:

* Validará los datos asegurándose de que la longitud máxima sea de 50 caracteres
* Mostrará un error claro para el cliente cuando los datos no sean válidos
* Documentará el parámetro en el OpenAPI esquema *path operation* (así aparecerá en la UI de documentación automática)

No estamos restringidos a tener solo una dependencia que pueda devolver ese tipo de datos.

///

## Otros modelos { #other-models }

Ahora puedes obtener el usuario actual directamente en las *path operation functions* y manejar los mecanismos de seguridad a nivel de **Dependency Injection**, usando `Depends`.

Y puedes usar cualquier modelo o datos para los requisitos de seguridad (en este caso, un modelo de Pydantic `User`).

La manera en que los formularios de HTML (`<form></form>`) envían los datos al servidor normalmente utiliza una codificación "especial" para esos datos, es diferente de JSON.

**FastAPI** se asegurará de leer esos datos del lugar correcto en lugar de JSON.

/// note | Detalles Técnicos