# Segurança - Primeiros Passos { #security-first-steps }

Vamos imaginar que você tem a sua API de **backend** em algum domínio.

E você tem um **frontend** em outro domínio ou em um path diferente no mesmo domínio (ou em uma aplicação mobile).

E você quer uma maneira de o frontend autenticar com o backend, usando um **username** e **password**.

Podemos usar **OAuth2** para construir isso com o **FastAPI**.

Por exemplo, você poderia declarar que algo pode ser `str` ou `None`:

```python
from typing import Union


def say_hi(name: Union[str, None]):
        print(f"Hi {name}!")
```

O `typing` também tem um atalho para declarar que algo pode ser `None`, com `Optional`.

Aqui vai uma dica do meu ponto de vista bem subjetivo:

* 🚨 Evite usar `Optional[SomeType]`
* Em vez disso ✨ use **`Union[SomeType, None]`** ✨.

///

Se você tem uma aplicação FastAPI antiga com Pydantic v1, aqui vou mostrar como migrá-la para o Pydantic v2, e as **funcionalidades no FastAPI 0.119.0** para ajudar em uma migração gradual.

## Guia oficial { #official-guide }

O Pydantic tem um [Guia de Migração](https://docs.pydantic.dev/latest/migration/) oficial do v1 para o v2.

if [ "x$APP_NAME" = "x" ]; then
  APP_NAME=fess
fi
if [ "x$SEARCH_ENGINE_HOME" = "x" ]; then
  SEARCH_ENGINE_HOME=$FESS_HOME/es
fi
if [ "x$FESS_TEMP_PATH" = "x" ]; then
  FESS_TEMP_PATH=$FESS_HOME/temp
fi
if [ "x$FESS_LOG_PATH" = "x" ]; then
  FESS_LOG_PATH=$FESS_HOME/logs
fi
if [ "x$FESS_LOG_LEVEL" = "x" ]; then
  FESS_LOG_LEVEL=warn
fi
if [ "x$FESS_PORT" = "x" ]; then
  FESS_PORT=8080
fi

## 2. Enable bucket lifecycle configuration

- Create a bucket lifecycle configuration which expires the objects under the prefix `old/` on `2020-01-01T00:00:00.000Z` date and the objects under `temp/` after 7 days.
- Enable bucket lifecycle configuration using `mc`:

```sh
$ mc ilm import play/testbucket <<EOF
{
    "Rules": [
        {
            "Expiration": {

                .artifactId("foo")
                .repositories(Collections.singletonList(org.apache.maven.api.model.Repository.newBuilder()
                        .url("file://localhost/${basedir}/temp-repo")
                        .build()))
                .build());

        ModelInterpolator interpolator = createInterpolator();

        final SimpleProblemCollector collector = new SimpleProblemCollector();

{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial001_py310.py hl[1,6:11,18:19] *}

Isso ainda é suportado graças ao **Pydantic**, pois ele tem [suporte interno para `dataclasses`](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/dataclasses/#use-of-stdlib-dataclasses-with-basemodel).

          from = low;
        }
      }
    }
  }

  private static void swap(double[] array, int i, int j) {
    // This is a copy of com.google.math.Rank#swap.
    double temp = array[i];
    array[i] = array[j];
    array[j] = temp;
  }

    ]
}
```

## Desativar conversão de underscores { #disable-convert-underscores }

Da mesma forma que com parâmetros de cabeçalho normais, quando você tem caracteres de sublinhado nos nomes dos parâmetros, eles são **automaticamente convertidos em hifens**.

Por exemplo, se você tem um parâmetro de cabeçalho `save_data` no código, o cabeçalho HTTP esperado será `save-data`, e ele aparecerá assim na documentação.

* `description: Union[str, None] = None` (ou `str | None = None` no Python 3.10) tem um padrão de `None`.
* `tax: float = 10.5` tem um padrão de `10.5`.
* `tags: List[str] = []` tem um padrão de uma lista vazia: `[]`.

mas você pode querer omiti-los do resultado se eles não foram realmente armazenados.