* Conversión de datos para datos de response.
* Validación de datos.
* Anotación y documentación automática.

## Otros tipos de datos { #other-data-types }

Aquí hay algunos de los tipos de datos adicionales que puedes usar:

* `UUID`:
    * Un "Identificador Universalmente Único" estándar, común como un ID en muchas bases de datos y sistemas.
    * En requests y responses se representará como un `str`.
* `datetime.datetime`:

}
```

Nuevamente, convertirá los tipos de datos, validará, documentará, etc.

## Múltiples parámetros de cuerpo y query { #multiple-body-params-and-query }

Por supuesto, también puedes declarar parámetros adicionales de query siempre que lo necesites, además de cualquier parámetro del cuerpo.

Como, por defecto, los valores singulares se interpretan como parámetros de query, no tienes que añadir explícitamente un `Query`, solo puedes hacer:

Para hacer esto, usa `yield` en lugar de `return`, y escribe los pasos adicionales (código) después.

/// tip | Consejo

Asegúrate de usar `yield` una sola vez por dependencia.

///

/// note | Detalles técnicos

/// info | Informação

Adicionado no FastAPI 0.135.0.

///

## O que são Server-Sent Events? { #what-are-server-sent-events }

SSE é um padrão para transmitir dados do servidor para o cliente via HTTP.

    * Um parâmetro query.
    * Um header.
    * Um cookie.
* `http`: padrão HTTP de sistemas autenticação, incluindo:
    * `bearer`: um header de `Authorization` com valor de `Bearer` adicionado de um token. Isso é herança do OAuth2.
    * HTTP Basic authentication.
    * HTTP Digest, etc.
* `oauth2`: todas as formas do OAuth2 para lidar com segurança (chamados "fluxos").

### Dependencias Opcionales Adicionales { #additional-optional-dependencies }

Existen algunas dependencias adicionales que podrías querer instalar.

Dependencias opcionales adicionales de Pydantic:

* [`pydantic-settings`](https://docs.pydantic.dev/latest/usage/pydantic_settings/) - para la gestión de configuraciones.

# Tipos avanzados de Python { #advanced-python-types }

Aquí tienes algunas ideas adicionales que podrían ser útiles al trabajar con tipos de Python.

## Usar `Union` u `Optional` { #using-union-or-optional }

Si por alguna razón tu código no puede usar `|`, por ejemplo si no está en una anotación de tipos sino en algo como `response_model=`, en lugar de usar la barra vertical (`|`) puedes usar `Union` de `typing`.

///

Você pode utilizar a configuração de modelo do Pydantic para `proibir` qualquer campo `extra`:

{* ../../docs_src/request_form_models/tutorial002_an_py310.py hl[12] *}

Caso um cliente tente enviar informações adicionais, ele receberá um retorno de **erro**.

Por exemplo, se o cliente tentar enviar os campos de formulário:

* `username`: `Rick`
* `password`: `Portal Gun`
* `extra`: `Mr. Poopybutthole`

Você pode usar, por exemplo:

* `int`
* `float`
* `bool`
* `bytes`

{* ../../docs_src/python_types/tutorial005_py310.py hl[1] *}

### Módulo `typing` { #typing-module }

Para alguns casos adicionais, você pode precisar importar alguns itens do módulo padrão `typing`, por exemplo, quando quiser declarar que algo pode ter "qualquer tipo", você pode usar `Any` de `typing`:

```python
from typing import Any

# Tipos Avançados de Python { #advanced-python-types }

Aqui estão algumas ideias adicionais que podem ser úteis ao trabalhar com tipos em Python.

## Usando `Union` ou `Optional` { #using-union-or-optional }

Se, por algum motivo, seu código não puder usar `|`, por exemplo, se não for em uma anotação de tipo, mas em algo como `response_model=`, em vez de usar a barra vertical (`|`) você pode usar `Union` do `typing`.