user = get_user(fake_db, username)
    if not user:
        return False
    if not verify_password(password, user.hashed_password):
        return False
    return user


def create_access_token(data: dict, expires_delta: Union[timedelta, None] = None):
    to_encode = data.copy()
    if expires_delta:
        expire = datetime.now(timezone.utc) + expires_delta
    else:

                Any data to be sent to the client in the `detail` key of the JSON
                response.
                """
            ),
        ] = None,
        headers: Annotated[
            Optional[dict[str, str]],
            Doc(
                """
                Any headers to send to the client in the response.
                """
            ),
        ] = None,
    ) -> None:

En la versión 1 de Pydantic la configuración se hacía en una clase interna `Config`, en la versión 2 de Pydantic se hace en un atributo `model_config`. Este atributo toma un `dict`, y para obtener autocompletado y errores en línea, puedes importar y usar `SettingsConfigDict` para definir ese `dict`.

///

# 응답 쿠키

## `Response` 매개변수 사용하기

*경로 작동 함수*에서 `Response` 타입의 매개변수를 선언할 수 있습니다.

그런 다음 해당 *임시* 응답 객체에서 쿠키를 설정할 수 있습니다.

{* ../../docs_src/response_cookies/tutorial002.py hl[1,8:9] *}

그런 다음 필요한 객체(`dict`, 데이터베이스 모델 등)를 반환할 수 있습니다.

그리고 `response_model`을 선언했다면 반환한 객체를 거르고 변환하는 데 여전히 사용됩니다.

**FastAPI**는 그 *임시* 응답에서 쿠키(또한 헤더 및 상태 코드)를 추출하고, 반환된 값이 포함된 최종 응답에 이를 넣습니다. 이 값은 `response_model`로 걸러지게 됩니다.

여러분은 *경로 작동 함수*에서 `Response` 타입의 매개변수를 선언할 수 있습니다 (쿠키와 같이 사용할 수 있습니다).

그런 다음, 여러분은 해당 *임시* 응답 객체에서 헤더를 설정할 수 있습니다.

{* ../../docs_src/response_headers/tutorial002.py hl[1,7:8] *}

그 후, 일반적으로 사용하듯이 필요한 객체(`dict`, 데이터베이스 모델 등)를 반환할 수 있습니다.

`response_model`을 선언한 경우, 반환한 객체를 필터링하고 변환하는 데 여전히 사용됩니다.

**FastAPI**는 해당 *임시* 응답에서 헤더(쿠키와 상태 코드도 포함)를 추출하여, 여러분이 반환한 값을 포함하는 최종 응답에 `response_model`로 필터링된 값을 넣습니다.

* Einen optionalen Query-Parameter `limit`, der ein `int` ist und standardmäßig `100` ist.

Und dann wird einfach ein <abbr title="Dictionary – Zuordnungstabelle: In anderen Sprachen auch Hash, Map, Objekt, Assoziatives Array genannt">`dict`</abbr> zurückgegeben, welches diese Werte enthält.

/// info | Info

FastAPI unterstützt (und empfiehlt die Verwendung von) `Annotated` seit Version 0.95.0.

///

Aqui definimos a configuração `env_file` dentro da sua classe `Settings` do Pydantic e definimos o valor como o nome do arquivo dotenv que queremos usar.

            arbitrary_types_allowed=True,
        )
        value: Union[str, Missing] = Missing()
        embedded_model: EmbeddedModel = EmbeddedModel()

    @app.post("/")
    def foo(req: Model) -> dict[str, Union[str, None]]:
        return {
            "value": req.value or None,
            "embedded_value": req.embedded_model.value or None,
        }

    client = TestClient(app)

* An optional query parameter `skip` that is an `int`, and by default is `0`.
* An optional query parameter `limit` that is an `int`, and by default is `100`.

And then it just returns a `dict` containing those values.

/// info

FastAPI added support for `Annotated` (and started recommending it) in version 0.95.0.

If you have an older version, you would get errors when trying to use `Annotated`.

Но по умолчанию всё **«просто работает»**.

### Проверка значений { #validation }

* Проверка значений для большинства (или всех?) **типов данных** Python, включая:
    * Объекты JSON (`dict`).
    * Массив JSON (`list`) с определёнными типами элементов.
    * Строковые (`str`) поля с ограничением минимальной и максимальной длины.
    * Числа (`int`, `float`) с минимальными и максимальными значениями и т. п.