{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial006_an_py39.py hl[13] *}

## Resumen { #recap }

Con `Query`, `Path` (y otros que aún no has visto) puedes declarar metadatos y validaciones de string de las mismas maneras que con [Parámetros de Query y Validaciones de String](query-params-str-validations.md){.internal-link target=_blank}.

Y también puedes declarar validaciones numéricas:

* `gt`: `g`reater `t`han

Até agora, você viu apenas como escrever testes síncronos, sem utilizar funções `async`.

Ser capaz de utilizar funções assíncronas em seus testes pode ser útil, por exemplo, quando você está realizando uma consulta em seu banco de dados de maneira assíncrona. Imagine que você deseja testar realizando requisições para a sua aplicação FastAPI e depois verificar que a sua aplicação inseriu corretamente as informações no banco de dados, ao utilizar uma biblioteca assíncrona para banco de dados....

    * Números (`int`, `float`) con valores mínimos y máximos, etc.

* Validación para tipos más exóticos, como:
    * URL.
    * Email.
    * UUID.
    * ...y otros.

Toda la validación es manejada por **Pydantic**, una herramienta bien establecida y robusta.

### Seguridad y autenticación { #security-and-authentication }

Si integras tu API con un proveedor OAuth2, podrás autenticarte y regresar a la documentación de la API con las credenciales adquiridas. E interactuar con ella usando la autenticación real de OAuth2.

Swagger UI lo manejará detrás de escena para ti, pero necesita este auxiliar de "redirección".

///

### Crea una *path operation* para probarlo { #create-a-path-operation-to-test-it }

Ahora, para poder probar que todo funciona, crea una *path operation*:

El proceso normalmente es que **tú defines** en tu código cuál es el mensaje que enviarás, el **body de la request**.

También defines de alguna manera en qué **momentos** tu aplicación enviará esas requests o eventos.

Y **tus usuarios** definen de alguna manera (por ejemplo en un panel web en algún lugar) el **URL** donde tu aplicación debería enviar esas requests.

</blockquote>

## Investigação { #investigation }

Ao usar todas as alternativas anteriores, eu tive a chance de aprender com todas elas, aproveitar ideias e combiná-las da melhor maneira que encontrei para mim e para os times de desenvolvedores com os quais trabalhava.

<div class="screenshot">
<img src="/img/tutorial/cookie-param-models/image01.png">
</div>

/// info | Información

Ten en cuenta que, como los **navegadores manejan las cookies** de maneras especiales y detrás de escenas, **no** permiten fácilmente que **JavaScript** las toque.

Si vas a la **UI de la documentación de la API** en `/docs` podrás ver la **documentación** de las cookies para tus *path operations*.

Então você pode definir os cabeçalhos nesse objeto de resposta *temporário*.

{* ../../docs_src/response_headers/tutorial002_py39.py hl[1, 7:8] *}

Em seguida você pode retornar qualquer objeto que precisar, da maneira que faria normalmente (um `dict`, um modelo de banco de dados, etc.).

Se você declarou um `response_model`, ele ainda será utilizado para filtrar e converter o objeto que você retornou.

    * En requests y responses se tratará como `str`.
    * El esquema generado especificará que es un `str` con "binary" como "format".
* `Decimal`:
    * `Decimal` estándar de Python.
    * En requests y responses, manejado igual que un `float`.
* Puedes revisar todos los tipos de datos válidos de Pydantic aquí: <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/usage/types/types/" class="external-link" target="_blank">Tipos de datos de Pydantic</a>.

Repare que mesmo que o `item` esteja declarado da mesma maneira que antes, agora é esperado que ele esteja dentro do corpo com uma chave `item`.

///

O **FastAPI** fará a conversão automática a partir da requisição, assim esse parâmetro `item` receberá seu respectivo conteúdo e o mesmo ocorrerá com `user`.

Ele executará a validação dos dados compostos e irá documentá-los de maneira compatível com o esquema OpenAPI e documentação automática.