Así que puedes declarar tu función como:

{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial002_py39.py hl[7] *}

Pero ten en cuenta que si usas `Annotated`, no tendrás este problema, no importará ya que no estás usando los valores por defecto de los parámetros de la función para `Query()` o `Path()`.

{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial002_an_py39.py *}

Las pruebas añadidas aquí serán vistas por todas las personas que diseñan prompts específicos del idioma.

Úsalo de la siguiente manera:

* Ten un prompt específico del idioma – `docs/{language code}/llm-prompt.md`.

**FastAPI** se encargará de leer esos datos del lugar correcto en lugar de JSON.

/// note | Detalles técnicos

Los datos de formularios normalmente se codifican usando el "media type" `application/x-www-form-urlencoded`.

Pero cuando el formulario incluye archivos, se codifica como `multipart/form-data`. Leerás sobre la gestión de archivos en el próximo capítulo.

Com ele, você pode usar o <a href="https://docs.pytest.org/" class="external-link" target="_blank">pytest</a> diretamente com **FastAPI**.

## Usando `TestClient` { #using-testclient }

/// info | Informação

Para usar o `TestClient`, primeiro instale o <a href="https://www.python-httpx.org" class="external-link" target="_blank">`httpx`</a>.

<div class="termy">

```console
$ pip install jinja2

---> 100%
```

</div>

## Usando `Jinja2Templates` { #using-jinja2templates }

* Importa `Jinja2Templates`.
* Crea un objeto `templates` que puedas reutilizar más tarde.
* Declara un parámetro `Request` en la *path operation* que devolverá una plantilla.

{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial002_py39.py hl[7] *}

Mas tenha em mente que, se você usar `Annotated`, você não terá esse problema, não fará diferença, pois você não está usando valores padrão de parâmetros de função para `Query()` ou `Path()`.

{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial002_an_py39.py *}

Aqui mostrarei como usar o **Uvicorn** com **processos de trabalho** usando o comando `fastapi` ou o comando `uvicorn` diretamente.

/// info | Informação

Se você estiver usando contêineres, por exemplo com Docker ou Kubernetes, falarei mais sobre isso no próximo capítulo: [FastAPI em contêineres - Docker](docker.md){.internal-link target=_blank}.

Para isso, você pode utilizar o `WSGIMiddleware` para encapsular a sua aplicação WSGI, como por exemplo Flask, Django, etc.

## Usando `WSGIMiddleware` { #using-wsgimiddleware }

Você precisa importar o `WSGIMiddleware`.

Em seguida, encapsule a aplicação WSGI (e.g. Flask) com o middleware.

E então monte isso sob um path.

Da mesma forma que você pode declarar validações adicionais e metadados nos parâmetros de uma *função de operação de rota* com `Query`, `Path` e `Body`, você pode declarar validações e metadados dentro de modelos do Pydantic usando `Field` do Pydantic.

## Importe `Field` { #import-field }

Primeiro, você tem que importá-lo:

{* ../../docs_src/body_fields/tutorial001_an_py310.py hl[4] *}

/// warning | Atenção

Si quieres asegurar tu API, hay varias cosas mejores que puedes hacer, por ejemplo:

* Asegúrate de tener modelos Pydantic bien definidos para tus request bodies y responses.
* Configura los permisos y roles necesarios usando dependencias.
* Nunca guardes contraseñas en texto plano, solo hashes de contraseñas.
* Implementa y utiliza herramientas criptográficas bien conocidas, como pwdlib y JWT tokens, etc.