Toda la conversión de datos, validación, documentación, etc. seguirá funcionando normalmente.

De esa manera, podemos declarar solo las diferencias entre los modelos (con `password` en texto plano, con `hashed_password` y sin contraseña):

{* ../../docs_src/extra_models/tutorial002_py310.py hl[7,13:14,17:18,21:22] *}

## Pydantic `bytes` { #pydantic-bytes }

Puedes declarar un modelo de Pydantic con campos `bytes`, y luego usar `val_json_bytes` en la configuración del modelo para indicarle que use base64 para validar datos JSON de entrada; como parte de esa validación decodificará el string base64 en bytes.

{* ../../docs_src/json_base64_bytes/tutorial001_py310.py ln[1:9,29:35] hl[9] *}

Si revisas `/docs`, verás que el campo `data` espera bytes codificados en base64:

Para sobrescribir una dependencia para las pruebas, colocas como clave la dependencia original (una función), y como valor, tu dependencia para sobreescribir (otra función).

Y entonces **FastAPI** llamará a esa dependencia para sobreescribir en lugar de la dependencia original.

{* ../../docs_src/dependency_testing/tutorial001_an_py310.py hl[26:27,30] *}

/// tip | Consejo

Pero en muchos casos leer un archivo u objeto tipo archivo sí bloquearía.

///

Para evitar bloquear el event loop, puedes simplemente declarar la *path operation function* con un `def` normal en lugar de `async def`; de esa forma FastAPI la ejecutará en un worker de threadpool para evitar bloquear el loop principal.

{* ../../docs_src/stream_data/tutorial002_py310.py ln[30:34] hl[31] *}

/// tip | Consejo

Si una de tus dependencias se declara varias veces para la misma *path operation*, por ejemplo, múltiples dependencias tienen una sub-dependencia común, **FastAPI** sabrá llamar a esa sub-dependencia solo una vez por request.

En ese caso, este ataque/riesgo no aplica a ti.

Este riesgo y ataque es relevante principalmente cuando la app corre en la red local y esa es la única protección asumida.

## Permitir requests sin Content-Type { #allowing-requests-without-content-type }

Sabemos que todas las *path operations* en este módulo tienen el mismo:

* Prefijo de path: `/items`.
* `tags`: (solo una etiqueta: `items`).
* `responses` extra.
* `dependencies`: todas necesitan esa dependencia `X-Token` que creamos.

Entonces, en lugar de agregar todo eso a cada *path operation*, podemos agregarlo al `APIRouter`.

Otra gran funcionalidad requerida por las APIs es el <dfn title="lectura y conversión a datos de Python">parsing</dfn> de datos de las requests entrantes.

Webargs es una herramienta que fue creada para proporcionar esa funcionalidad sobre varios frameworks, incluido Flask.

Usa Marshmallow por debajo para hacer la validación de datos. Y fue creada por los mismos desarrolladores.

Para optimizar el rendimiento al devolver datos JSON, usa un tipo de retorno o un modelo de Response; de esa manera Pydantic se encargará de la serialización a JSON del lado de Rust, sin pasar por Python. Lee más en la documentación para [Tutorial - Modelo de Response - Tipo de Retorno](../tutorial/response-model.md).

Por ejemplo, para declarar un header de `X-Token` que puede aparecer más de una vez, puedes escribir:

{* ../../docs_src/header_params/tutorial003_an_py310.py hl[9] *}

Si te comunicas con esa *path operation* enviando dos headers HTTP como:

```
X-Token: foo
X-Token: bar
```

El response sería como:

```JSON
{
    "X-Token values": [
        "bar",
        "foo"
    ]
}