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Pero posiblemente la parte más importante del callback es asegurarse de que el usuario de tu API (el desarrollador externo) implemente la *API externa* correctamente, de acuerdo con los datos que *tu API* va a enviar en el request body del callback, etc.

Así que, lo que haremos a continuación es agregar el código para documentar cómo debería verse esa *API externa* para recibir el callback de *tu API*.

* El frontend almacena temporalmente ese token en algún lugar.
* El usuario hace clic en el frontend para ir a otra sección de la aplicación web frontend.
* El frontend necesita obtener más datos de la API.
    * Pero necesita autenticación para ese endpoint específico.
    * Así que, para autenticarse con nuestra API, envía un `header` `Authorization` con un valor de `Bearer ` más el token.

# Tipos de dados extras { #extra-data-types }

Até agora, você tem usado tipos de dados comuns, tais como:

* `int`
* `float`
* `str`
* `bool`

Mas você também pode usar tipos de dados mais complexos.

E você ainda terá os mesmos recursos que viu até agora:

* Ótimo suporte do editor.
* Conversão de dados das requisições recebidas.
* Conversão de dados para os dados da resposta.
* Validação de dados.

## Atualização de dados existentes com `PUT` { #update-replacing-with-put }

Para atualizar um item, você pode usar a operação <a href="https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Methods/PUT" class="external-link" target="_blank">HTTP `PUT`</a>.

# Bancos de Dados SQL (Relacionais) { #sql-relational-databases }

**FastAPI** não exige que você use um banco de dados SQL (relacional). Mas você pode usar **qualquer banco de dados** que quiser.

Aqui veremos um exemplo usando <a href="https://sqlmodel.tiangolo.com/" class="external-link" target="_blank">SQLModel</a>.

## Tipo de Retorno e Filtragem de Dados { #return-type-and-data-filtering }

Vamos continuar do exemplo anterior. Queríamos **anotar a função com um tipo**, mas queríamos poder retornar da função algo que realmente incluísse **mais dados**.

Queremos que o FastAPI continue **filtrando** os dados usando o modelo de resposta. Para que, embora a função retorne mais dados, a resposta inclua apenas os campos declarados no modelo de resposta.

exemplo, imagine que você tem código que usa uma sessão de banco de dados em uma dependência com `yield` apenas para verificar um usuário, mas a sessão de banco de dados nunca é usada novamente na *função de operação de rota*, somente na dependência, e a resposta demora a ser enviada, como um `StreamingResponse` que envia dados lentamente, mas por algum motivo não usa o banco de dados.

Nesse caso, a sessão de banco de dados seria mantida até que a resposta termine de ser enviada, mas se você...

* Todas as dependências podem pedir dados das requisições e **ampliar** as restrições e documentação automática da **operação de caminho**.
* **Validação automática** mesmo para parâmetros da *operação de caminho* definidos em dependências.
* Suporte para sistemas de autenticação complexos, **conexões com banco de dados** etc.
* **Sem comprometer** os bancos de dados, frontends etc. Mas fácil integração com todos eles.

title="também chamado marshalling, conversão">serialização</abbr>" de dados, que é pegar dados do código (Python) e convertê-los em algo que possa ser enviado pela rede. Por exemplo, converter um objeto contendo dados de um banco de dados em um objeto JSON. Converter objetos `datetime` em strings, etc.

Outra grande funcionalidade necessária pelas APIs é a validação de dados, garantindo que os dados são válidos, dados certos parâmetros. Por exemplo, que algum campo seja `int`, e não alguma...

E claro, ele suporta o mesmo:

* validação de dados
* serialização de dados
* documentação de dados, etc.

Isso funciona da mesma forma que com os modelos Pydantic. E na verdade é alcançado da mesma maneira por baixo dos panos, usando Pydantic.

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