Por eso, como se dice en el sitio web oficial:

> Requests es uno de los paquetes Python más descargados de todos los tiempos

La forma en que lo usas es muy sencilla. Por ejemplo, para hacer un `GET` request, escribirías:

```Python
response = requests.get("http://example.com/some/url")
```

E essas mesmas informações dos modelos que estão incluídas no OpenAPI são o que pode ser usado para **gerar o código do cliente**.

### Hey API { #hey-api }

Depois que tivermos uma aplicação FastAPI com os modelos, podemos usar o Hey API para gerar um cliente TypeScript. A forma mais rápida é via npx.

```sh
npx @hey-api/openapi-ts -i http://localhost:8000/openapi.json -o src/client
```

Para el error, usamos la excepción `HTTPException`:

{* ../../docs_src/security/tutorial003_an_py310.py hl[3,79:81] *}

### Revisa el password { #check-the-password }

En este punto tenemos los datos del usuario de nuestra base de datos, pero no hemos revisado el password.

Primero pongamos esos datos en el modelo `UserInDB` de Pydantic.

Si revisas la aplicación anterior, en la interfaz verás que, hasta ahora, permite al cliente decidir el `id` del `Hero` a crear. 😱

No deberíamos permitir que eso suceda, podrían sobrescribir un `id` que ya tenemos asignado en la base de datos. Decidir el `id` debería ser tarea del **backend** o la **base de datos**, **no del cliente**.

Por ejemplo, como en el modelo `Image` tenemos un campo `url`, podemos declararlo como una instance de `HttpUrl` de Pydantic en lugar de un `str`:

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial005_py310.py hl[2,8] *}

Ao validar os dados com o Pydantic nós podemos garantir que temos, por exemplo, exatamente uma `list` de `str` com os escopos e uma `str` com o `username`.

No lugar de, por exemplo, um `dict`, ou alguma outra coisa, que poderia quebrar a aplicação em algum lugar mais tarde, tornando isso um risco de segurança.

Para o erro, usamos a exceção `HTTPException`:

{* ../../docs_src/security/tutorial003_an_py310.py hl[3,79:81] *}

### Confira a senha { #check-the-password }

Neste ponto temos os dados do usuário do nosso banco de dados, mas não verificamos a senha.

Vamos colocar esses dados primeiro no modelo `UserInDB` do Pydantic.

    Así que es importante poner esto **cerca del final** del `Dockerfile`, para optimizar los tiempos de construcción de la imagen del contenedor.

6. Establecer el **comando** para usar `fastapi run`, que utiliza Uvicorn debajo.

La idea es que la comunidad de **FastAPI** sea amable y acogedora. Al mismo tiempo, no aceptes acoso o comportamiento irrespetuoso hacia los demás. Tenemos que cuidarnos unos a otros.

---

Aquí te explico cómo ayudar a otros con preguntas (en discusiones o issues):

### Entiende la pregunta { #understand-the-question }

Então, o frontend (que roda no navegador) tentaria acessar `/openapi.json` e não conseguiria obter o OpenAPI schema.

Como temos um proxy com um prefixo de path de `/api/v1` para nossa aplicação, o frontend precisa buscar o OpenAPI schema em `/api/v1/openapi.json`.

```mermaid
graph LR

browser("Browser")