Outra grande funcionalidade necessária pelas APIs é a validação de dados, garantindo que os dados são válidos, dados certos parâmetros. Por exemplo, que algum campo seja `int`, e não alguma string aleatória. Isso é especialmente útil para dados de entrada.

Sem um sistema de validação de dados, você teria que realizar todas as verificações manualmente, no código.

{* ../../docs_src/pydantic_v1_in_v2/tutorial003_an_py310.py hl[2:3,6,12,21:22] *}

En el ejemplo anterior, el modelo de entrada es un modelo de Pydantic v1 y el modelo de salida (definido en `response_model=ItemV2`) es un modelo de Pydantic v2.

### Parámetros de Pydantic v1 { #pydantic-v1-parameters }

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 { #bodies-of-arbitrary-dicts }

{* ../../docs_src/pydantic_v1_in_v2/tutorial003_an_py310.py hl[2:3,6,12,21:22] *}

No exemplo acima, o modelo de entrada é um modelo Pydantic v1, e o modelo de saída (definido em `response_model=ItemV2`) é um modelo Pydantic v2.

### Parâmetros do Pydantic v1 { #pydantic-v1-parameters }

Después, 🤖 toma la primera tarea que termine (digamos, nuestro "archivo-lento" 📝) y continúa con lo que tenía que hacer con ella.

Ese "esperar otra cosa" normalmente se refiere a las operaciones de <abbr title="Input and Output - Entrada y salida">I/O</abbr> que son relativamente "lentas" (comparadas con la velocidad del procesador y la memoria RAM), como esperar:

* que los datos del cliente se envíen a través de la red

# Modelos Extra { #extra-models }

Continuando con el ejemplo anterior, será común tener más de un modelo relacionado.

Esto es especialmente el caso para los modelos de usuario, porque:

* El **modelo de entrada** necesita poder tener una contraseña.
* El **modelo de salida** no debería tener una contraseña.
* El **modelo de base de datos** probablemente necesitaría tener una contraseña hasheada.

/// danger | Peligro

///

/// tip | Consejo

Nota que en este caso estamos usando una función estándar de Python `open()` que interactúa con un archivo.

Entonces, involucra I/O (entrada/salida), que requiere "esperar" para que las cosas se escriban en el disco.

Pero `open()` no usa `async` y `await`.

Por eso, declaramos la función manejadora del evento con `def` estándar en vez de `async def`.

### Genera un Cliente TypeScript con el OpenAPI preprocesado { #generate-a-typescript-client-with-the-preprocessed-openapi }

Como el resultado final ahora está en un archivo `openapi.json`, necesitas actualizar la ubicación de la entrada:

```sh
npx @hey-api/openapi-ts -i ./openapi.json -o src/client
```

Después de generar el nuevo cliente, ahora tendrías nombres de métodos **limpios**, con todo el **autocompletado**, **errores en línea**, etc:

Se você definir como `--forwarded-allow-ips="*"`, ele confiará em todos os IPs de entrada.

Se o seu **servidor** estiver atrás de um **proxy** confiável e somente o proxy falar com ele, isso fará com que ele aceite seja qual for o IP desse **proxy**.

<div class="termy">

```console

### Gere um cliente TypeScript com o OpenAPI pré-processado { #generate-a-typescript-client-with-the-preprocessed-openapi }

Como o resultado final está agora em um arquivo `openapi.json`, você precisa atualizar o local de entrada:

```sh
npx @hey-api/openapi-ts -i ./openapi.json -o src/client
```

Depois de gerar o novo cliente, você terá agora **nomes de métodos “limpos”**, com todo o **preenchimento automático**, **erros em linha**, etc: