* `seek(offset)`: Va a la posición de bytes `offset` (`int`) en el archivo.
    * Por ejemplo, `await myfile.seek(0)` iría al inicio del archivo.
    * Esto es especialmente útil si ejecutas `await myfile.read()` una vez y luego necesitas leer el contenido nuevamente.
* `close()`: Cierra el archivo.

Como todos estos métodos son métodos `async`, necesitas "await" para ellos.

Por exemplo, nesta aplicação nós não usamos a funcionalidade integrada ao FastAPI de extrair o JSON Schema dos modelos Pydantic nem a validação automática do JSON. Na verdade, estamos declarando o tipo do conteúdo da requisição como YAML, em vez de JSON:

//// tab | Pydantic v2

{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial007_py39.py hl[15:20, 22] *}

////

//// tab | Pydantic v1

* Path `prefix`: `/items`.
* `tags`: (apenas uma tag: `items`).
* Extra `responses`.
* `dependencies`: todas elas precisam da dependência `X-Token` que criamos.

Então, em vez de adicionar tudo isso a cada *operação de rota*, podemos adicioná-lo ao `APIRouter`.

{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py39/routers/items.py hl[5:10,16,21] title["app/routers/items.py"] *}

{* ../../docs_src/security/tutorial004_an_py310.py hl[4,7,13:15,29:31,79:87] *}

## Actualizar las dependencias { #update-the-dependencies }

Actualiza `get_current_user` para recibir el mismo token que antes, pero esta vez, usando tokens JWT.

Decodifica el token recibido, verifícalo y devuelve el usuario actual.

Si el token es inválido, devuelve un error HTTP de inmediato.

```Python hl_lines="1  4"
{!../../docs_src/python_types/tutorial009_py39.py!}
```

O uso de `Optional[str]` em vez de apenas `str` permitirá que o editor o ajude a detectar erros, onde você pode estar assumindo que um valor é sempre um `str`, quando na verdade também pode ser `None`.

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial007_py310.py hl[7,12,18,21,25] *}

/// info | Información

Observa cómo `Offer` tiene una lista de `Item`s, que a su vez tienen una lista opcional de `Image`s

///

## Cuerpos de listas puras { #bodies-of-pure-lists }

<img src="/img/tutorial/body/image02.png">

## Suporte do editor { #editor-support }

No seu editor, dentro da função você receberá dicas de tipos e completação em todo lugar (isso não aconteceria se você recebesse um `dict` em vez de um modelo Pydantic):

<img src="/img/tutorial/body/image03.png">

Você também poderá receber verificações de erros para operações de tipos incorretas:

<img src="/img/tutorial/body/image04.png">

* Projetado em cima desses padrões após um estudo meticuloso, em vez de uma reflexão breve.
* Isso também permite o uso de **geração de código do cliente** automaticamente em muitas linguagens.

### Documentação automática { #automatic-docs }

* "<abbr title="convertir el string que viene de un request HTTP en datos de Python">parsing</abbr>" de datos
* Validación de datos
* Anotación de API y documentación automática

Y solo tienes que declararlos una vez.

**refletido** no código do cliente automaticamente. E se você **construir** o cliente, ele falhará caso haja qualquer **incompatibilidade** nos dados usados.

Assim, você **detectará muitos erros** muito cedo no ciclo de desenvolvimento, em vez de ter que esperar que os erros apareçam para seus usuários finais em produção e então tentar depurar onde está o problema. ✨...