//// tab | Pydantic v2

En Pydantic versión 2, usarías el atributo `model_config`, que toma un `dict` como se describe en <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/api/config/" class="external-link" target="_blank">la documentación de Pydantic: Configuración</a>.

Puedes establecer `"json_schema_extra"` con un `dict` que contenga cualquier dato adicional que desees que aparezca en el JSON Schema generado, incluyendo `examples`.

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* Les notifications par email envoyées après l'exécution d'une action :
    * Étant donné que se connecter à un serveur et envoyer un email a tendance à être «lent» (plusieurs secondes), vous pouvez retourner la réponse directement et envoyer la notification en arrière-plan.
* Traiter des données :
    * Par exemple, si vous recevez un fichier qui doit passer par un traitement lent, vous pouvez retourner une réponse «Accepted» (HTTP 202) puis faire le traitement en arrière-plan.

Esos parámetros son los que **FastAPI** usará para "resolver" la dependencia.

En ambos casos, tendrá:

* Un parámetro de query `q` opcional que es un `str`.
* Un parámetro de query `skip` que es un `int`, con un valor por defecto de `0`.
* Un parámetro de query `limit` que es un `int`, con un valor por defecto de `100`.

En ambos casos, los datos serán convertidos, validados, documentados en el esquema de OpenAPI, etc.

Par exemple, vous pouvez déclarer une réponse avec un code HTTP `404` qui utilise un modèle Pydantic et a une `description` personnalisée.

Et une réponse avec un code HTTP `200` qui utilise votre `response_model`, mais inclut un `example` personnalisé :

{* ../../docs_src/additional_responses/tutorial003.py hl[20:31] *}

Por defecto, **FastAPI** devolverá los responses usando un `JSONResponse`, colocando el contenido que devuelves desde tu *path operation* dentro de ese `JSONResponse`.

Usará el código de estado por defecto o el que configures en tu *path operation*.

## Códigos de estado adicionales

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Así que, cuando necesites declarar un valor como requerido mientras usas `Query`, simplemente puedes no declarar un valor por defecto:

{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial006_an_py39.py hl[9] *}

### Requerido, puede ser `None`

Puedes declarar que un parámetro puede aceptar `None`, pero que aún así es requerido. Esto obligaría a los clientes a enviar un valor, incluso si el valor es `None`.

Al validar los datos con Pydantic podemos asegurarnos de que tenemos, por ejemplo, exactamente una `list` de `str` con los scopes y un `str` con el `username`.

En lugar de, por ejemplo, un `dict`, o algo más, ya que podría romper la aplicación en algún punto posterior, haciéndolo un riesgo de seguridad.

También verificamos que tenemos un usuario con ese username, y si no, lanzamos esa misma excepción que creamos antes.

Por ejemplo:

* Para pasar un parámetro de *path* o *query*, añádelo a la URL misma.
* Para pasar un cuerpo JSON, pasa un objeto de Python (por ejemplo, un `dict`) al parámetro `json`.
* Si necesitas enviar *Form Data* en lugar de JSON, usa el parámetro `data` en su lugar.
* Para pasar *headers*, usa un `dict` en el parámetro `headers`.
* Para *cookies*, un `dict` en el parámetro `cookies`.

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Supongamos que quieres declarar el parámetro de query `q` como un `str` requerido.

Y no necesitas declarar nada más para ese parámetro, así que realmente no necesitas usar `Query`.

Pero aún necesitas usar `Path` para el parámetro de path `item_id`. Y no quieres usar `Annotated` por alguna razón.

Python se quejará si pones un valor con un "default" antes de un valor que no tenga un "default".

## HTTPS para Desarrolladores

Aquí tienes un ejemplo de cómo podría ser una API HTTPS, paso a paso, prestando atención principalmente a las ideas importantes para los desarrolladores.

### Nombre de Dominio

Probablemente todo comenzaría adquiriendo un **nombre de dominio**. Luego, lo configurarías en un servidor DNS (posiblemente tu mismo proveedor de la nube).