Poder usar funciones asíncronas en tus tests puede ser útil, por ejemplo, cuando consultas tu base de datos de forma asíncrona. Imagina que quieres probar el envío de requests a tu aplicación FastAPI y luego verificar que tu backend escribió exitosamente los datos correctos en la base de datos, mientras usas un paquete de base de datos asíncrono.

Veamos cómo podemos hacer que esto funcione.

## pytest.mark.anyio { #pytest-mark-anyio }

En muchos casos, tu aplicación podría necesitar algunas configuraciones o ajustes externos, por ejemplo, claves secretas, credenciales de base de datos, credenciales para servicios de correo electrónico, etc.

La mayoría de estas configuraciones son variables (pueden cambiar), como las URLs de bases de datos. Y muchas podrían ser sensibles, como los secretos.

Por esta razón, es común proporcionarlas en variables de entorno que son leídas por la aplicación.

[Pydantic](https://docs.pydantic.dev/) es un paquete de Python para realizar la validación de datos.

Declaras la "forma" de los datos como clases con atributos.

Y cada atributo tiene un tipo.

Entonces creas un instance de esa clase con algunos valores y validará los valores, los convertirá al tipo adecuado (si es el caso) y te dará un objeto con todos los datos.

Y obtienes todo el soporte del editor con ese objeto resultante.

Así que tendrás que asegurarte de que tus datos son del tipo correcto. Por ejemplo, que sea compatible con JSON, si estás devolviendo un `JSONResponse`.

Y también que no estés enviando ningún dato que debería haber sido filtrado por un `response_model`.

///

### Más información { #more-info }

/// note | Detalles Técnicos

Si no declaras un response model, FastAPI usará el `jsonable_encoder` explicado en [Codificador Compatible con JSON](../tutorial/encoder.md) y lo pondrá en un `JSONResponse`.

Puedes sobrescribir estos manejadores de excepciones con los tuyos propios.

### Sobrescribir excepciones de validación de request { #override-request-validation-exceptions }

Cuando un request contiene datos inválidos, **FastAPI** lanza internamente un `RequestValidationError`.

El diccionario en `openapi_extra` se combinará profundamente con el esquema de OpenAPI generado automáticamente para la *path operation*.

Por lo tanto, podrías añadir datos adicionales al esquema generado automáticamente.

labels.crawling_info_DataCrawlStartTime=Hora de inicio del rastreo (Almacén de datos)
labels.crawling_info_DataCrawlEndTime=Hora de finalización del rastreo (Almacén de datos)
labels.crawling_info_DataIndexExecTime=Tiempo de ejecución de indexación (Almacén de datos)
labels.crawling_info_DataIndexSize=Tamaño del índice (Almacén de datos)
labels.webauth_configuration=Autenticación web

{* ../../docs_src/request_form_models/tutorial001_an_py310.py hl[9:11,15] *}

**FastAPI** **extraerá** los datos de **cada campo** de los **form data** en el request y te dará el modelo de Pydantic que definiste.

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

Puedes verificarlo en la interfaz de documentación en `/docs`:

* Soporte del editor (obviamente)
* <dfn title="convirtiendo el string que viene de un request HTTP en datos de Python">"parsing"</dfn> de datos
* Validación de datos
* Documentación automática

## Valores por defecto { #defaults }

Como los parámetros de query no son una parte fija de un path, pueden ser opcionales y pueden tener valores por defecto.