Então, validação de dados, serialização e documentação têm que ser feitos no código, não automaticamente. Ou eles têm que ser implementados como um framework acima do Falcon, como o Hug. Essa mesma distinção acontece em outros frameworks inspirados pelo design do Falcon, de ter um objeto de request e um objeto de response como parâmetros.

/// check | **FastAPI** inspirado para

HTTPS encriptadas, enviando as solicitações HTTP descriptografadas para o aplicativo HTTP real em execução no mesmo servidor (a aplicação FastAPI, neste caso), pegar a resposta HTTP do aplicativo, criptografá-la usando o certificado HTTPS apropriado e enviá-la de volta ao cliente usando HTTPS. Este servidor é frequentemente chamado de <a href="https://en.wikipedia.org/wiki/TLS_termination_proxy" class="external-link" target="_blank">Proxy de Terminação TLS</a>.

Algumas das opções que você pode...

Você apenas envia para `Depends` e o **FastAPI** sabe como fazer o resto.

///

## Compartilhando dependências `Annotated` { #share-annotated-dependencies }

Nos exemplos acima, você pode ver que existe uma pequena **duplicação de código**.

cadascuna
cadascunes
cadascuns
com
contra
d'un
d'una
d'unes
d'uns
dalt
de
del
dels
des
després
dins
dintre
donat
doncs
durant
e
eh
el
els
em
en
encara
ens
entre
érem
eren
éreu
es
és
esta
està
estàvem
estaven
estàveu
esteu
et
etc
ets
fins
fora
gairebé
ha
han
has
havia
he
hem
heu
hi 

* [Ajudar outras pessoas com perguntas no GitHub](#help-others-with-questions-in-github){.internal-link target=_blank} (veja a seção acima).
* [Revisar Pull Requests](#review-pull-requests){.internal-link target=_blank} (veja a seção acima).

Essas duas tarefas são as que **mais consomem tempo**. Esse é o principal trabalho de manter o FastAPI.

## Sobre Pydantic { #about-pydantic }

Pydantic inclui os testes para **FastAPI** em seus próprios testes, então novas versões do Pydantic (acima de `1.0.0`) são sempre compatíveis com FastAPI.

Você pode fixar o Pydantic em qualquer versão acima de `1.0.0` que funcione para você.

Por exemplo:

```txt
pydantic>=2.7.0,<3.0.0

...os parâmetros da consulta são:

* `skip`: com o valor `0`
* `limit`: com o valor `10`

Como eles são parte da URL, eles são "naturalmente" strings.

Mas quando você declara eles com os tipos do Python (no exemplo acima, como `int`), eles são convertidos para aquele tipo e validados em relação a ele.

Todo o processo que era aplicado para parâmetros de rota também é aplicado para parâmetros de consulta:

* Suporte do editor (obviamente)

///

## Sobre "Campos de formulário" { #about-form-fields }

A forma como os formulários HTML (`<form></form>`) enviam os dados para o servidor normalmente usa uma codificação "especial" para esses dados, é diferente do JSON.

O **FastAPI** fará a leitura desses dados no lugar certo em vez de JSON.

/// note | Detalhes Técnicos

Então, continuando com o `user_dict` acima, escrevendo:

```Python
UserInDB(**user_dict)
```

Resultaria em algo equivalente a:

```Python
UserInDB(
    username="john",
    password="secret",
    email="******@****.***",

### Casos de uso: serviço externo { #use-cases-external-service }

Um exemplo pode ser que você possua um provedor de autenticação externo que você precisa chamar.

Você envia ao serviço um *token* e ele retorna um usuário autenticado.

Este provedor pode cobrar por requisição, e chamá-lo pode levar mais tempo do que se você tivesse um usuário fixo para os testes.