<div class="termy">

```console
$ fastapi dev

<span style="color: green;">INFO</span>:     Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit)
```

</div>

Então, vá para a interface `/docs`, você verá que o **FastAPI** está usando esses **modelos** para **documentar** a API, e ele também os usará para **serializar** e **validar** os dados.

<div class="screenshot">
<img src="/img/tutorial/sql-databases/image01.png">

Dessa forma, você pode obter o melhor dos dois mundos: anotações de tipo com **suporte a ferramentas** e **filtragem de dados**.

## Veja na documentação { #see-it-in-the-docs }

Quando você vê a documentação automática, pode verificar se o modelo de entrada e o modelo de saída terão seus próprios esquemas JSON:

Esse é o benefício dos padrões...

///

## Veja em ação { #see-it-in-action }

Abra o docs interativo: [http://127.0.0.1:8000/docs](http://127.0.0.1:8000/docs).

### Autentique-se { #authenticate }

Clique no botão "Authorize".

Use as credenciais:

User: `johndoe`

* Cover your code with tests. See the [Testing guide](contributing/Testing.md) for more information.
* Add documentation to the User Manual and DSL Reference (under [platforms/documentation/docs/src/docs](platforms/documentation/docs/src/docs/)).
* For error messages related changes, follow the [ErrorMessages Guide](contributing/ErrorMessages.md).

```

</div>

## Verifique-o { #check-it }

Vá até a documentação interativa em: [http://127.0.0.1:8000/docs](http://127.0.0.1:8000/docs).

Você verá algo deste tipo:

<img src="/img/tutorial/security/image01.png">

/// check | Botão Autorizar!

Você já tem um novo botão 'Authorize'.

Nota que esto significa "`one_person` es una **instance** de la clase `Person`".

No significa "`one_person` es la **clase** llamada `Person`".

## Modelos Pydantic { #pydantic-models }

[Pydantic](https://docs.pydantic.dev/) es un paquete de Python para realizar la validación de datos.

Declaras la "forma" de los datos como clases con atributos.

Y cada atributo tiene un tipo.

	//
	// When reading, an extended timestamp is preferred over the legacy MS-DOS
	// date field, and the offset between the times is used as the timezone.
	// If only the MS-DOS date is present, the timezone is assumed to be UTC.
	//
	// When writing, an extended timestamp (which is timezone-agnostic) is
	// always emitted. The legacy MS-DOS date field is encoded according to the
	// location of the Modified time.
	Modified time.Time

Você pode fazer isso usando o [`AfterValidator` do Pydantic](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/validators/#field-after-validator) dentro de `Annotated`.

/// tip | Dica

O Pydantic também tem [`BeforeValidator`](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/validators/#field-before-validator) e outros. 🤓

///

   <span style="background-color:#007166"><font color="#D3D7CF"> server </font></span>  Documentation at <font color="#729FCF"><u style="text-decoration-style:solid">http://0.0.0.0:8000/docs</u></font>

             Logs:

Verás algo como:

```JSON
{"item_id": 5, "q": "somequery"}
```

## Documentación Interactiva de la API { #interactive-api-docs }

Ahora puedes ir a [http://192.168.99.100/docs](http://192.168.99.100/docs) o [http://127.0.0.1/docs](http://127.0.0.1/docs) (o equivalente, usando tu host de Docker).