## Múltiplos parâmetros de corpo

No exemplo anterior, as *operações de rota* esperariam um JSON no corpo contendo os atributos de um `Item`, exemplo:

```JSON
{
    "name": "Foo",
    "description": "The pretender",
    "price": 42.0,
    "tax": 3.2
}
```

# Primeiros Passos

O arquivo FastAPI mais simples pode se parecer com:

```Python
{!../../../docs_src/first_steps/tutorial001.py!}
```

Copie o conteúdo para um arquivo `main.py`.

Execute o servidor:

<div class="termy">

```console
$ uvicorn main:app --reload

<span style="color: green;">INFO</span>:     Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit)

No hará ninguna conversión de datos con modelos Pydantic, no convertirá el contenido a ningún tipo, etc.

Esto te da mucha flexibilidad. Puedes devolver cualquier tipo de dato, sobrescribir cualquier declaración de datos o validación, etc.

## Usando el `jsonable_encoder` en una `Response`

Como **FastAPI** no realiza ningún cambio en la `Response` que devuelves, debes asegurarte de que el contenido está listo.

Por exemplo, ele não recebe objetos `datetime`, pois estes objetos não são compatíveis com JSON.

Então, um objeto `datetime` teria que ser convertido em um `str` contendo os dados no formato  <a href="https://en.wikipedia.org/wiki/ISO_8601" class="external-link" target="_blank">ISO</a>.

Da mesma forma, este banco de dados não receberia um modelo Pydantic (um objeto com atributos), apenas um `dict`.

# Códigos de estado adicionales

Por defecto, **FastAPI** devolverá las respuestas utilizando una `JSONResponse`, poniendo el contenido que devuelves en tu *operación de path* dentro de esa `JSONResponse`.

Utilizará el código de estado por defecto, o el que hayas asignado en tu *operación de path*.

## Códigos de estado adicionales

* A API checa aquele `username` e `senha`, e responde com um "token" (nós não implementamos nada disso ainda).
	* Um "token" é apenas uma string com algum conteúdo que nós podemos utilizar mais tarde para verificar o usuário.
	* Normalmente, um token é definido para expirar depois de um tempo.
		* Então, o usuário terá que se logar de novo depois de um tempo.

)
```

Ou mais exatamente, usando `user_dict` diretamente, com qualquer conteúdo que ele possa ter no futuro:

```Python
UserInDB(
    username = user_dict["username"],
    password = user_dict["password"],
    email = user_dict["email"],
    full_name = user_dict["full_name"],
)
```

#### Um modelo Pydantic a partir do conteúdo de outro

Então podemos importar `Set` e declarar `tags` como um `set` de `str`s:


```Python hl_lines="1  14"
{!../../../docs_src/body_nested_models/tutorial003.py!}
```

Com isso, mesmo que você receba uma requisição contendo dados duplicados, ela será convertida em um conjunto de itens exclusivos.

E sempre que você enviar esses dados como resposta, mesmo se a fonte tiver duplicatas, eles serão gerados como um conjunto de itens exclusivos.

* `summary`: Pequena descrição do exemplo.
* `description`: Uma descrição longa que pode conter texto em Markdown.
* `value`: O próprio exemplo mostrado, ex: um `dict`.
* `externalValue`: alternativa ao `value`, uma URL apontando para o exemplo. Embora isso possa não ser suportado por tantas ferramentas quanto `value`.

```Python hl_lines="22-48"
{!../../../docs_src/schema_extra_example/tutorial004.py!}
```

### Exemplos na UI da documentação

John Doe
```

La función hace lo siguiente:

* Toma un `first_name` y un `last_name`.
* Convierte la primera letra de cada uno en una letra mayúscula con `title()`.
* Las <abbr title="las junta como si fuesen una. Con el contenido de una después de la otra. En inglés: concatenate.">concatena</abbr> con un espacio en la mitad.

```Python hl_lines="2"
{!../../../docs_src/python_types/tutorial001.py!}
```

### Edítalo