Mas, infelizmente, você não obtém nada útil:

<img src="/img/python-types/image01.png">

### Adicionar tipos

Vamos modificar uma única linha da versão anterior.

Vamos mudar exatamente esse fragmento, os parâmetros da função, de:

```Python
    first_name, last_name
```

para:

```Python
    first_name: str, last_name: str
```

De hecho, en algunos casos, incluso tendrá **dos JSON Schemas** en OpenAPI para el mismo modelo Pydantic, para entrada y salida, dependiendo de si tienen **valores por defecto**.

Veamos cómo funciona eso y cómo cambiarlo si necesitas hacerlo.

## Modelos Pydantic para Entrada y Salida

Digamos que tienes un modelo Pydantic con valores por defecto, como este:

O `TestClient` faz algumas mágicas para invocar a aplicação FastAPI assíncrona em suas funções `def` normais, utilizando o pytest padrão. Porém a mágica não acontece mais quando nós estamos utilizando dentro de funções assíncronas. Ao executar os nossos testes de forma assíncrona, nós não podemos mais utilizar o `TestClient` dentro das nossas funções de teste.

# Parâmetros da Rota e Validações Numéricas

Do mesmo modo que você pode declarar mais validações e metadados para parâmetros de consulta com `Query`, você pode declarar os mesmos tipos de validações e metadados para parâmetros de rota com `Path`.

## Importe `Path`

Primeiro, importe `Path` de `fastapi`:

{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial001_py310.py hl[1] *}

## Declare metadados

# Cuerpo - Múltiples Parámetros

Ahora que hemos visto cómo usar `Path` y `Query`, veamos usos más avanzados de las declaraciones del request body.

## Mezclar `Path`, `Query` y parámetros del cuerpo

Primero, por supuesto, puedes mezclar las declaraciones de parámetros de `Path`, `Query` y del request body libremente y **FastAPI** sabrá qué hacer.

Y también puedes declarar parámetros del cuerpo como opcionales, estableciendo el valor predeterminado a `None`:

rota* um `token` como uma `str`:
L4:
L5:{* ../../docs_src/security/tutorial001_an_py39.py hl[12] *}
L6:
L7:Mas isso ainda não é tão útil.
L8:
L9:Vamos fazer com que ele nos forneça o usuário atual.
L10:
L11:## Criar um modelo de usuário
L12:
L13:Primeiro, vamos criar um modelo de usuário com Pydantic.
L14:
L15:Da mesma forma que usamos o Pydantic para declarar corpos, podemos usá-lo em qualquer outro lugar:
L16:
L17:{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[5,12:6] *}
L18:
...

///

Sin embargo, aunque no estamos usando la funcionalidad integrada por defecto, aún estamos usando un modelo Pydantic para generar manualmente el esquema JSON para los datos que queremos recibir en YAML.

///

## Leia o Tutorial primeiro

As próximas seções pressupõem que você já leu o principal [Tutorial - Guia de Usuário: Segurança](../../tutorial/security/index.md){.internal-link target=_blank}.

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial008c_an_py39.py hl[15:16] *}

Neste caso, o cliente irá ver uma resposta *HTTP 500 Internal Server Error* como deveria acontecer, já que não estamos levantando nenhuma `HTTPException` ou coisa parecida, mas o servidor **não terá nenhum log** ou qualquer outra indicação de qual foi o erro. 😱

### Sempre levante (`raise`) exceções em Dependências com `yield` e `except`

¿Cómo funciona esto? Vamos a echarle un vistazo. 🤓

### Anotaciones de Tipos y Herramientas

Primero vamos a ver cómo los editores, mypy y otras herramientas verían esto.