De la misma manera, hay muchas herramientas compatibles. Incluyendo herramientas de generación de código para muchos lenguajes.

## Pydantic { #pydantic }

Toda la validación de datos se realiza internamente con <a href="https://docs.pydantic.dev/" class="external-link" target="_blank">Pydantic</a>, así que obtienes todos los beneficios de esta. Y sabes que estás en buenas manos.

from fastapi import Cookie, FastAPI
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()


class Cookies(BaseModel):
    session_id: str
    fatebook_tracker: str | None = None
    googall_tracker: str | None = None


@app.get("/items/")
async def read_items(cookies: Cookies = Cookie()):

            Any,
            Doc(
                """
                The type to use for the response.

                It could be any valid Pydantic *field* type. So, it doesn't have to
                be a Pydantic model, it could be other things, like a `list`, `dict`,
                etc.

                It will be used for:

///

`RequestValidationError` є підкласом Pydantic <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/models/#error-handling" class="external-link" target="_blank">`ValidationError`</a>.

**FastAPI** використовує його для того, якщо Ви використовуєте модель Pydantic у `response_model` і у ваших даних є помилка, Ви побачили помилку у своєму журналі.

from typing import Union

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel as BaseModelV2
from pydantic.v1 import BaseModel


class Item(BaseModel):
    name: str
    description: Union[str, None] = None
    size: float


class ItemV2(BaseModelV2):
    name: str
    description: Union[str, None] = None
    size: float


app = FastAPI()


@app.post("/items/", response_model=ItemV2)

from typing import Union

from fastapi import FastAPI
from pydantic.v1 import BaseModel


class Item(BaseModel):
    name: str
    description: Union[str, None] = None
    size: float


app = FastAPI()


@app.post("/items/")
async def create_item(item: Item) -> Item:

from pydantic.v1 import BaseSettings


class Settings(BaseSettings):
    app_name: str = "Awesome API"
    admin_email: str
    items_per_user: int = 50

    class Config:

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel


class Item(BaseModel):
    name: str
    description: str | None = None
    price: float
    tax: float | None = None


app = FastAPI()


@app.put("/items/{item_id}")
async def update_item(item_id: int, item: Item):

///

## Usado por **FastAPI** { #used-by-fastapi }

### <a href="https://docs.pydantic.dev/" class="external-link" target="_blank">Pydantic</a> { #pydantic }

Pydantic es un paquete para definir validación de datos, serialización y documentación (usando JSON Schema) basándose en las anotaciones de tipos de Python.

Eso lo hace extremadamente intuitivo.

///

## Usados por **FastAPI** { #used-by-fastapi }

### <a href="https://docs.pydantic.dev/" class="external-link" target="_blank">Pydantic</a> { #pydantic }

Pydantic é uma biblioteca para definir validação de dados, serialização e documentação (usando JSON Schema) com base nas anotações de tipo do Python.

Isso o torna extremamente intuitivo.