class Cat(BaseModel):
        pet_type: str = "cat"
        meows: int

    class Dog(BaseModel):
        pet_type: str = "dog"
        barks: float

    def get_pet_type(v):
        assert isinstance(v, dict)
        return v.get("pet_type", "")

    Pet = Annotated[
        Union[Annotated[Cat, Tag("cat")], Annotated[Dog, Tag("dog")]],
        Discriminator(get_pet_type),
    ]

    app = FastAPI()

/// tip | Dica

No próximo capítulo, você verá uma implementação realmente segura, com hash de senha e tokens <abbr title="JSON Web Tokens">JWT</abbr>.

Mas, por enquanto, vamos nos concentrar nos detalhes específicos de que precisamos.

///

{* ../../docs_src/security/tutorial003_an_py310.py hl[87] *}

/// tip | Dica

    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: timedelta | None = None):
    to_encode = data.copy()
    if expires_delta:
        expire = datetime.now(timezone.utc) + expires_delta
    else:

    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:

Y luego puedes establecer cookies en ese objeto de response *temporal*.

{* ../../docs_src/response_cookies/tutorial002_py39.py hl[1, 8:9] *}

Y entonces puedes devolver cualquier objeto que necesites, como normalmente lo harías (un `dict`, un modelo de base de datos, etc).

Y si declaraste un `response_model`, todavía se utilizará para filtrar y convertir el objeto que devolviste.

/// info | Информация

В Pydantic версии 1 конфигурация задавалась во внутреннем классе `Config`, в Pydantic версии 2 — в атрибуте `model_config`. Этот атрибут принимает `dict`, и чтобы получить автозавершение и ошибки «на лету», вы можете импортировать и использовать `SettingsConfigDict` для описания этого `dict`.

///

Mais, **tout fonctionne** par défaut.

### Validation

* Validation pour la plupart (ou tous?) les **types de données** Python incluant:
    * objets JSON (`dict`).
    * listes JSON (`list`) définissant des types d'éléments.
    * Champs String (`str`), définition de longueur minimum ou maximale.
    * Nombres (`int`, `float`) avec valeur minimale and maximale, etc.

### Валідація
* Підтримка валідації для більшості (або всіх?) **типів даних Python**, зокрема:
    * JSON-об'єктів (`dict`).
    * JSON-списків (`list`) з визначенням типів елементів.
    * Рядків (`str`) із мінімальною та максимальною довжиною.
    * Чисел (`int`, `float`) з обмеженнями мінімальних та максимальних значень тощо.

* Необязательный query-параметр `q` типа `str`.
* Необязательный query-параметр `skip` типа `int`, по умолчанию `0`.
* Необязательный query-параметр `limit` типа `int`, по умолчанию `100`.

А затем просто возвращает `dict`, содержащий эти значения.

/// info | Информация

FastAPI добавил поддержку `Annotated` (и начал рекомендовать его использование) в версии 0.95.0.

            scheme=scheme, description=description
        )
        self.scheme_name = scheme_name or self.__class__.__name__
        self.auto_error = auto_error

    def make_authenticate_headers(self) -> dict[str, str]:
        return {"WWW-Authenticate": f"{self.model.scheme.title()}"}

    def make_not_authenticated_error(self) -> HTTPException:
        return HTTPException(
            status_code=HTTP_401_UNAUTHORIZED,