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## O que é "Form Data"

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

O **FastAPI** garante que os dados serão lidos da forma correta, em vez do JSON.

/// note | Detalhes Técnicos

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```Python hl_lines="3  77-79"
{!> ../../docs_src/security/tutorial003.py!}
```

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### Confira a password (senha)

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.

Você nunca deve salvar senhas em texto simples, portanto, usaremos o sistema de hashing de senhas (falsas).

Você verá exemplos disso nos próximos capítulos, acerca de bancos de dados relacionais e NoSQL, segurança, etc.

## Compatibilidade do **FastAPI**

A simplicidade do sistema de injeção de dependência do **FastAPI** faz ele compatível com:

* todos os bancos de dados relacionais
* bancos de dados NoSQL
* pacotes externos
* APIs externas
* sistemas de autenticação e autorização

## Importe o `BaseModel` do Pydantic

Primeiro, você precisa importar `BaseModel` do `pydantic`:

```Python hl_lines="4"
{!../../docs_src/body/tutorial001.py!}
```

## Crie seu modelo de dados

Então você declara seu modelo de dados como uma classe que herda `BaseModel`.

Utilize os tipos Python padrão para todos os atributos:

```Python hl_lines="7-11"
{!../../docs_src/body/tutorial001.py!}
```

Os modelos Pydantic possuem um método `.dict()` que retorna um `dict` com os dados do modelo.

Então, se criarmos um objeto Pydantic `user_in` como:

```Python
user_in = UserIn(username="john", password="secret", email="******@****.***")
```

e depois chamarmos:

```Python
user_dict = user_in.dict()
```

agora temos um `dict` com os dados na variável `user_dict` (é um `dict` em vez de um objeto de modelo Pydantic).

    * Arquivos.
* <abbr title="também conhecido como: serialization, parsing, marshalling">Conversão</abbr> de dados de saída de tipos e dados Python para dados de rede (como JSON):
    * Converte tipos Python (`str`, `int`, `float`, `bool`, `list` etc).
    * Objetos `datetime`.
    * Objetos `UUID`.
    * Modelos de Banco de Dados.
    * ...e muito mais.

#### "*Schema*" de dados

O termo "*schema*" também pode se referir à forma de alguns dados, como um conteúdo JSON.

Nesse caso, significaria os atributos JSON e os tipos de dados que eles possuem, etc.

#### OpenAPI e JSON *Schema*

            if (label == this.locale.customRangeLabel) {
                this.showCalendars();
            } else {
                var dates = this.ranges[label];
                this.startDate = dates[0];
                this.endDate = dates[1];

                if (!this.timePicker) {
                    this.startDate.startOf('day');
                    this.endDate.endOf('day');

	// odd SDKs that might be out there.
	"20060102T150405Z",
	time.RFC1123,
	time.RFC1123Z,
	// Add new AMZ date formats here.
}

// ErrMalformedDate always returned for dates that cannot be parsed.
var ErrMalformedDate = errors.New("malformed date")

// Parse parses date string via supported amz date formats.
func Parse(amzDateStr string) (time.Time, error) {

# Declare um exemplo dos dados da requisição

Você pode declarar exemplos dos dados que a sua aplicação pode receber.

Aqui estão várias formas de se fazer isso.

## `schema_extra` do Pydantic