Shinsuke Sugaya <******@****.***> 1711108714 +0900

!!! check "A inspiré **FastAPI** à"
Définir des validations supplémentaires pour les types de données utilisant la valeur "par défaut" des attributs du modèle. Ceci améliore le support de l'éditeur, et n'était pas disponible dans Pydantic auparavant.

    Cela a en fait inspiré la mise à jour de certaines parties de Pydantic, afin de supporter le même style de déclaration de validation (toute cette fonctionnalité est maintenant déjà disponible dans Pydantic).

Todos los que están antes de ti están esperando 🕙 que sus hamburguesas 🍔 estén listas antes de dejar el mostrador porque cada uno de los 8 cajeros prepara la hamburguesa de inmediato antes de recibir el siguiente pedido.

Contêineres também possuem seus próprios processos (comumente um único processo), sistema de arquivos e rede **isolados** simplificando deploy, segurança, desenvolvimento, etc.

## O que é uma Imagem de Contêiner

Um **contêiner** roda a partir de uma **imagem de contêiner**.

* Validação e documentação desses tipos.
* Sistema de injeção de dependência.

Ele não utiliza validação de dados, seriallização e documentação de bibliotecas de terceiros como o Pydantic, ele tem seu prórpio. Então, essas definições de tipo de dados não podem ser reutilizados tão facilmente.

# Parámetros de query

Cuando declaras otros parámetros de la función que no hacen parte de los parámetros de path estos se interpretan automáticamente como parámetros de "query".

```Python hl_lines="9"
{!../../../docs_src/query_params/tutorial001.py!}
```

El query es el conjunto de pares de key-value que van después del `?` en la URL, separados por caracteres `&`.

Por ejemplo, en la URL:

```
http://127.0.0.1:8000/items/?skip=0&limit=10
```

Vous verrez bien plus d'exemples de son utilisation dans [Tutoriel - Guide utilisateur](tutorial/index.md){.internal-link target=_blank}.

## Les annotations de type dans **FastAPI**

**FastAPI** utilise ces annotations pour faire différentes choses.

Avec **FastAPI**, vous déclarez des paramètres grâce aux annotations de types et vous obtenez :

* **du support de l'éditeur**
* **de la vérification de types**

El concepto "schema" también se puede referir a la forma de algunos datos, como un contenido en formato JSON.

En ese caso haría referencia a los atributos del JSON, los tipos de datos que tiene, etc.

#### OpenAPI y JSON Schema

OpenAPI define un schema de API para tu API. Ese schema incluye definiciones (o "schemas") de los datos enviados y recibidos por tu API usando **JSON Schema**, el estándar para los schemas de datos en JSON.

Mesmo para itens dentro de listas:

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

Você não conseguiria este tipo de suporte de editor se estivesse trabalhando diretamente com `dict` em vez de modelos Pydantic.

Mas você também não precisa se preocupar com eles, os dicts de entrada são convertidos automaticamente e sua saída é convertida automaticamente para JSON também.

## Corpos de `dict`s arbitrários

Por usá-los, você pode ter vantagens de todas essas ferramentas baseadas nos padrões, incluindo os sistemas de documentação interativa.

OpenAPI define os seguintes esquemas de segurança:

* `apiKey`: uma chave específica de aplicação que pode vir de:
    * Um parâmetro query.
    * Um header.
    * Um cookie.
* `http`: padrão HTTP de sistemas autenticação, incluindo: