Vamos fazer com que ele nos forneça o usuário atual.

## Criar um modelo de usuário { #create-a-user-model }

Primeiro, vamos criar um modelo de usuário com Pydantic.

Da mesma forma que usamos o Pydantic para declarar corpos, podemos usá-lo em qualquer outro lugar:

{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[5,12:6] *}

## Criar uma dependência `get_current_user` { #create-a-get-current-user-dependency }

* «the request» (what the client sends to the server): «la requête»
* «the response» (what the server sends back to the client): «la réponse»

* «the request body»: «le corps de la requête»
* «the response body»: «le corps de la réponse»

* «path operation»: «opération de chemin»
* «path operations» (plural): «opérations de chemin»
* «path operation function»: «fonction de chemin»

# Body - Paramètres multiples

Maintenant que nous avons vu comment manipuler `Path` et `Query`, voyons comment faire pour le corps d'une requête, communément désigné par le terme anglais "body".

## Mélanger les paramètres `Path`, `Query` et body

Tout d'abord, sachez que vous pouvez mélanger les déclarations des paramètres `Path`, `Query` et body, **FastAPI** saura quoi faire.

Dans cet exemple, nous n'avons déclaré aucun modèle Pydantic. En fait, le corps de la requête n'est même pas <abbr title="converti d'un format simple, comme des octets, en objets Python">parsé</abbr> en tant que JSON, il est lu directement en tant que `bytes`, et la fonction `magic_data_reader()` serait chargé de l'analyser d'une manière ou d'une autre.

Néanmoins, nous pouvons déclarer le schéma attendu pour le corps de la requête.

### Type de contenu OpenAPI personnalisé

	}

	type Company struct {
		ID      int
		OwnerID int
		Name    string
		Ignored string `gorm:"-"`
	}

	type Corp struct {
		CorpBase
		Base Company `gorm:"embedded;embeddedPrefix:company_"`
	}

	cropSchema, err := schema.Parse(&Corp{}, &sync.Map{}, schema.NamingStrategy{})
	if err != nil {
		t.Fatalf("failed to parse embedded struct with primary key, got error %v", err)
	}

Se você quiser proteger sua API, há várias coisas melhores que você pode fazer, por exemplo:

* Certifique-se de ter modelos Pydantic bem definidos para seus corpos de solicitação e respostas.
* Configure quaisquer permissões e funções necessárias usando dependências.
* Nunca armazene senhas em texto simples, apenas hashes de senha.

* Documentation automatique des modèles de données avec <a href="http://json-schema.org/" class="external-link" target="_blank"><strong>JSON Schema</strong></a> (comme OpenAPI est aussi basée sur JSON Schema).

| Parámetro | Tipo | Descripción |
|------------|------|-------------|
| `title` | `str` | El título de la API. |
| `summary` | `str` | Un resumen corto de la API. <small>Disponible desde OpenAPI 3.1.0, FastAPI 0.99.0.</small> |
| `description` | `str` | Una breve descripción de la API. Puede usar Markdown. |

Il ne peut pas très bien gérer les modèles imbriqués. Ainsi, si le corps JSON de la requête est un objet JSON comportant des champs internes qui sont à leur tour des objets JSON imbriqués, il ne peut pas être correctement documenté et validé.

/// check | A inspiré **FastAPI** à

///

## Resumen { #recap }

Con **FastAPI** tienes la máxima flexibilidad proporcionada por los modelos Pydantic, manteniendo tu código simple, corto y elegante.

Pero con todos los beneficios:

* Soporte de editor (¡autocompletado en todas partes!)
* Conversión de datos (también conocido como parsing/serialización)
* Validación de datos