* **Aprendizado de Máquina**: Normalmente exige muita multiplicação de matrizes e vetores. Pense numa grande planilha com números e em multiplicar todos eles juntos e ao mesmo tempo.

**FastAPI** proporciona varias herramientas para ayudarte a manejar la **Seguridad** de manera fácil, rápida y estándar, sin tener que estudiar y aprender todas las especificaciones de seguridad.

Pero primero, vamos a revisar algunos pequeños conceptos.

## ¿Con prisa? { #in-a-hurry }

* Descomprimir cuerpos de requests comprimidos con gzip.
* Registrar automáticamente todos los request bodies.

## Manejo de codificaciones personalizadas de request body { #handling-custom-request-body-encodings }

Veamos cómo hacer uso de una subclase personalizada de `Request` para descomprimir requests gzip.

Em seguida, ele **extrairá** todos esses arquivos e os colocará em um diretório no seu computador.

Por padrão, ele colocará os arquivos baixados e extraídos no diretório que vem com a instalação do Python, que é o **ambiente global**.

## O que são ambientes virtuais { #what-are-virtual-environments }

{* ../../docs_src/response_model/tutorial001_py310.py hl[17,22,24:27] *}

/// note | Nota

Observa que `response_model` es un parámetro del método "decorador" (`get`, `post`, etc). No de tu *path operation function*, como todos los parámetros y el cuerpo.

///

Esta herramienta te ayudará a cambiar automáticamente la mayor parte del código que necesita cambiarse.

Después de esto, puedes ejecutar los tests y revisa si todo funciona. Si es así, ya terminaste. 😎

## Pydantic v1 en v2 { #pydantic-v1-in-v2 }

Pydantic v2 incluye todo lo de Pydantic v1 como un submódulo `pydantic.v1`.

Tenho evitado criar um novo framework por vários anos. Primeiro tentei resolver todas as funcionalidades cobertas pelo **FastAPI** utilizando muitos frameworks, plug-ins e ferramentas diferentes.

Y como el `Response` se puede usar frecuentemente para establecer headers y cookies, **FastAPI** también lo proporciona en `fastapi.Response`.

///

Se você possui um grupo de **parâmetros de cabeçalho** relacionados, você pode criar um **modelo do Pydantic** para declará-los.

Isso vai lhe permitir **reusar o modelo** em **múltiplos lugares** e também declarar validações e metadados para todos os parâmetros de uma vez. 😎

/// note | Nota

Isso é possível desde a versão `0.115.0` do FastAPI. 🤓

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## Parâmetros do Cabeçalho com um Modelo Pydantic { #header-parameters-with-a-pydantic-model }

Si tienes un grupo de **parámetros de header** relacionados, puedes crear un **modelo Pydantic** para declararlos.

Esto te permitirá **reutilizar el modelo** en **múltiples lugares** y también declarar validaciones y metadatos para todos los parámetros al mismo tiempo. 😎

/// note | Nota

Esto es compatible desde la versión `0.115.0` de FastAPI. 🤓

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## Parámetros de Header con un Modelo Pydantic { #header-parameters-with-a-pydantic-model }