<img src="/img/tutorial/path-params/image02.png">

同样，还有很多兼容工具，包括多种语言的代码生成工具。

## Pydantic

FastAPI 充分地利用了 <a href="https://docs.pydantic.dev/" class="external-link" target="_blank">Pydantic</a> 的优势，用它在后台校验数据。众所周知，Pydantic 擅长的就是数据校验。

同样，`str`、`float`、`bool` 以及很多复合数据类型都可以使用类型声明。

下一章介绍详细内容。

## 顺序很重要

有时，*路径操作*中的路径是写死的。

Da mesma forma, existem muitas ferramentas compatíveis. Incluindo ferramentas de geração de código para muitas linguagens.

## Pydantic { #pydantic }

Toda a validação de dados é realizada nos bastidores pelo <a href="https://docs.pydantic.dev/" class="external-link" target="_blank">Pydantic</a>, então você recebe todos os benefícios disso. E você sabe que está em boas mãos.

## FastAPI全栈模板 - 技术栈和特性

- ⚡ [**FastAPI**](https://fastapi.tiangolo.com) 用于Python后端API.
    - 🧰 [SQLModel](https://sqlmodel.tiangolo.com) 用于Python和SQL数据库的集成（ORM）。
    - 🔍 [Pydantic](https://docs.pydantic.dev) FastAPI的依赖项之一，用于数据验证和配置管理。
    - 💾 [PostgreSQL](https://www.postgresql.org) 作为SQL数据库。
- 🚀 [React](https://react.dev) 用于前端。
    - 💃 使用了TypeScript、hooks、[Vite](https://vitejs.dev)和其他一些现代化的前端技术栈。

Dependencias opcionales adicionales de Pydantic:

* <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/usage/pydantic_settings/" target="_blank"><code>pydantic-settings</code></a> - para la gestión de configuraciones.
* <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/usage/types/extra_types/extra_types/" target="_blank"><code>pydantic-extra-types</code></a> - para tipos extra para ser usados con Pydantic.

Dependencias opcionales adicionales de FastAPI:

Dependências opcionais adicionais do Pydantic:

* <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/usage/pydantic_settings/" target="_blank"><code>pydantic-settings</code></a> - para gerenciamento de configurações.
* <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/usage/types/extra_types/extra_types/" target="_blank"><code>pydantic-extra-types</code></a> - tipos extras para serem utilizados com o Pydantic.

Dependências opcionais adicionais do FastAPI:

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.

from typing import Annotated

from fastapi import FastAPI, Header
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()


class CommonHeaders(BaseModel):
    host: str
    save_data: bool
    if_modified_since: str | None = None
    traceparent: str | None = None
    x_tag: list[str] = []


@app.get("/items/")
async def read_items(headers: Annotated[CommonHeaders, Header()]):

from fastapi import FastAPI, status
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()


class Item(BaseModel):
    name: str
    description: str | None = None
    price: float
    tax: float | None = None
    tags: set[str] = set()


@app.post("/items/", response_model=Item, status_code=status.HTTP_201_CREATED)
async def create_item(item: Item):

from typing import Optional, TypedDict

import pytest
from fastapi._compat import Undefined
from fastapi.encoders import jsonable_encoder
from fastapi.exceptions import PydanticV1NotSupportedError
from pydantic import BaseModel, Field, ValidationError


class Person:
    def __init__(self, name: str):
        self.name = name


class Pet:
    def __init__(self, owner: Person, name: str):

from typing import Union

from fastapi import FastAPI, Header
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()


class CommonHeaders(BaseModel):
    host: str
    save_data: bool
    if_modified_since: Union[str, None] = None
    traceparent: Union[str, None] = None
    x_tag: list[str] = []


@app.get("/items/")
async def read_items(headers: CommonHeaders = Header()):