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gli
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uno
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    * Verifica que tem an atributo opcional `is_offer`, que deve ser `bool`, se presente.
    * Tudo isso também funciona para objetos JSON profundamente aninhados.
* Converter de e para JSON automaticamente.
* Documentar tudo com OpenAPI, que poderá ser usado por:
    * Sistemas de documentação interativos.
    * Sistemas de clientes de geração de código automáticos, para muitas linguagens.

Dessa forma eu pude encontrar a melhor maneira de reduzir duplicação de código o máximo possível, ter completação de texto em todos os lugares, conferência de tipos e erros etc.

Tudo de uma forma que oferecesse a melhor experiência de desenvolvimento para todos os desenvolvedores.

## Requisitos

</blockquote>

## Investigación

Al usar todas las alternativas anteriores, tuve la oportunidad de aprender de todas ellas, tomar ideas y combinarlas de la mejor manera que pude encontrar para mí y los equipos de desarrolladores con los que he trabajado.

http://127.0.0.1:8000/items/foo?short=true
```

ou

```
http://127.0.0.1:8000/items/foo?short=on
```

ou

```
http://127.0.0.1:8000/items/foo?short=yes
```

ou qualquer outra variação (tudo em maiúscula, primeira letra em maiúscula, etc), a sua função vai ver o parâmetro `short` com um valor `bool` de `True`. Caso contrário `False`.

## Múltiplos parâmetros de rota e consulta

E eles podem tentar de novo sabendo que provavelmente é algo mais parecido com `stanleyjobsox` do que com `johndoe`.

#### Um ataque "profissional"

Claro, os invasores não tentariam tudo isso de forma manual, eles escreveriam um programa para fazer isso, possivelmente com milhares ou milhões de testes por segundo. E obteriam apenas uma letra a mais por vez.

Cada atributo de um modelo Pydantic tem um tipo.

Mas esse tipo pode ser outro modelo Pydantic.

Portanto, você pode declarar "objects" JSON profundamente aninhados com nomes, tipos e validações de atributos específicos.

Tudo isso, aninhado arbitrariamente.

### Defina um sub-modelo

Por exemplo, nós podemos definir um modelo `Image`:

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial004.py hl[9:11] *}

### Use o sub-modelo como um tipo

Nesse caso, você poderia querer documentar como essa API externa *deveria* ser. Que *operação de rota* ela deveria ter, que corpo ela deveria esperar, que resposta ela deveria retornar, etc.

## Um aplicativo com callbacks

Vamos ver tudo isso com um exemplo.

Imagine que você tem um aplicativo que permite criar faturas.

Essas faturas terão um `id`, `title` (opcional), `customer` e `total`.

E também pode ser usada por você mesmo, para debugar, checar e testar a mesma aplicação.

## O Fluxo da `senha`

Agora vamos voltar um pouco e entender o que é isso tudo.

O "fluxo" da `senha` é um dos caminhos ("fluxos") definidos no OAuth2, para lidar com a segurança e autenticação.

OAuth2 foi projetado para que o backend ou a API pudesse ser independente do servidor que autentica o usuário.

@app.get("/items/{item_id}")
def read_item(item_id: int, q: str = Optional[None]):
    return {"item_id": item_id, "q": q}
```

<details markdown="1">
<summary>Oppure usa <code>async def</code>...</summary>

Se il tuo codice usa `async` / `await`, allora usa `async def`:

```Python hl_lines="7  12"
from fastapi import FastAPI
from typing import Optional

app = FastAPI()


@app.get("/")
async def read_root():