dados digitados não são válidos",andSpaces:" e espaços",badInt:"O número digitado não é válido",badSecurityNumber:"O número de seguro social digitado não é válido",badUKVatAnswer:"O número do VAT digitado não é válido para o Reino Unido",badStrength:"Senha muito fraca",badNumberOfSelectedOptionsStart:"Selecione pelo menos",badNumberOfSelectedOptionsEnd:" alternativa(s)",badAlphaNumeric:"Use somente caracteres alfanuméricos (letras a-z e números)",badAlphaNumericExtra:" e",wrongFileSize:"O arquivo selecionado...

Para o OAuth2, eles são apenas strings.

///

## Visão global { #global-view }

Primeiro, vamos olhar rapidamente as partes que mudam dos exemplos do **Tutorial - Guia de Usuário** para [OAuth2 com Senha (e hash), Bearer com tokens JWT](../../tutorial/security/oauth2-jwt.md). Agora utilizando escopos OAuth2:

{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[5,9,13,47,65,106,108:116,122:126,130:136,141,157] *}

- Interface de Busca: http://localhost:8080/

![Interface de Busca](https://fess.codelibs.org/_images/fess_search_result1.png)

- Interface de Administração: http://localhost:8080/admin/ (o nome de usuário/senha padrão é admin/admin)

![Interface de Administração](https://fess.codelibs.org/_images/fess_admin_dashboard.png)

Os testes adicionados aqui serão vistos por todos os designers dos prompts específicos de idioma.

Use da seguinte forma:

* Tenha um prompt específico do idioma – `docs/{language code}/llm-prompt.md`.

Vamos ver como isso funciona e como alterar se for necessário.

## Modelos Pydantic para Entrada e Saída { #pydantic-models-for-input-and-output }

Digamos que você tenha um modelo Pydantic com valores padrão, como este:

{* ../../docs_src/separate_openapi_schemas/tutorial001_py310.py ln[1:7] hl[7] *}

### Modelo para Entrada { #model-for-input }

forem
serei
será
seremos
serão
seria
seríamos
seriam
tenho
tem
temos
tém
tinha
tínhamos
tinham
tive
teve
tivemos
tiveram
tivera
tivéramos
tenha
tenhamos
tenham
tivesse
tivéssemos
tivessem
tiver
tivermos
tiverem
terei
terá
teremos
terão
teria
teríamos

Então, você pode declarar sua função assim:

{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial002_py310.py hl[7] *}

Mas tenha em mente que, se você usar `Annotated`, você não terá esse problema, não fará diferença, pois você não está usando valores padrão de parâmetros de função para `Query()` ou `Path()`.

Nesse caso, seria melhor obter **um servidor extra** e executar alguns processos nele para que todos tenham **RAM e tempo de CPU suficientes**.

Também há a chance de que, por algum motivo, você tenha um **pico** de uso da sua API. Talvez ela tenha se tornado viral, ou talvez alguns outros serviços ou bots comecem a usá-la. E você pode querer ter recursos extras para estar seguro nesses casos.

E sua aplicação **FastAPI** também pode ser composta de vários arquivos/módulos, etc.

### Arquivo da aplicação **FastAPI** { #fastapi-app-file }

Digamos que você tenha uma estrutura de arquivo conforme descrito em [Aplicações maiores](bigger-applications.md):

```
.
├── app
│   ├── __init__.py
│   └── main.py
```

No arquivo `main.py` você tem sua aplicação **FastAPI**:

Ele também inclui o que mudou, como as validações agora são mais corretas e rigorosas, possíveis ressalvas, etc.

Você pode lê-lo para entender melhor o que mudou.

## Testes { #tests }

Garanta que você tenha [testes](../tutorial/testing.md) para sua aplicação e que os execute na integração contínua (CI).

Assim, você pode fazer a atualização e garantir que tudo continua funcionando como esperado.

## `bump-pydantic` { #bump-pydantic }