* Segurança - HTTPS
* Executando na inicialização
* Reinicializações
* Replicação (o número de processos em execução)
* Memória
* Passos anteriores antes de começar

Esta es la idea básica. Pero probablemente querrás encargarte de algunas cosas adicionales, como:

* Seguridad - HTTPS
* Ejecución en el arranque
* Reinicios
* Replicación (el número de procesos ejecutándose)
* Memoria
* Pasos previos antes de comenzar

**Example:**

Source:
Let's see how that works and how to change it if you need to do that.

Avoid translating literally as:
Vamos ver como isso funciona e como alterar isso se você precisar fazer isso.

Better translation:
Vamos ver como isso funciona e como alterar se você precisar.

---

For the next terms, use the following translations:

* /// check: /// check | Verifique

## Campos do tipo Lista com um parâmetro de tipo { #list-fields-with-type-parameter }

Mas o Python tem uma maneira específica de declarar listas com tipos internos ou "parâmetros de tipo":

### Declare uma `list` com um parâmetro de tipo { #declare-a-list-with-a-type-parameter }

Para declarar tipos que têm parâmetros de tipo (tipos internos), como `list`, `dict`, `tuple`,

* Se o parâmetro também é declarado no **path**, será utilizado como um parâmetro de rota.
* Se o parâmetro é de um **tipo único** (como `int`, `float`, `str`, `bool`, etc) será interpretado como um parâmetro de **consulta**.
* Se o parâmetro é declarado como um **modelo Pydantic**, será interpretado como o **corpo** da requisição.

/// note | Nota

* `UUID`:
    * Um "Identificador Universalmente Único" padrão, comumente usado como ID em muitos bancos de dados e sistemas.
    * Em requisições e respostas será representado como uma `str`.
* `datetime.datetime`:
    * O `datetime.datetime` do Python.
    * Em requisições e respostas será representado como uma `str` no formato ISO 8601, exemplo: `2008-09-15T15:53:00+05:00`.
* `datetime.date`:

Além disso, os cabeçalhos HTTP não diferenciam maiúsculas de minúsculas, portanto, você pode declará-los com o estilo padrão do Python (também conhecido como "snake_case").

Portanto, você pode usar `user_agent` como faria normalmente no código Python, em vez de precisar colocar as primeiras letras em maiúsculas como `User_Agent` ou algo semelhante.

Cada ítem producido con `yield` se codifica como JSON y se envía en el campo `data:` de un evento SSE.

Si declaras el tipo de retorno como `AsyncIterable[Item]`, FastAPI lo usará para **validar**, **documentar** y **serializar** los datos usando Pydantic.

{* ../../docs_src/server_sent_events/tutorial001_py310.py ln[1:25] hl[10:12,23] *}

/// tip | Consejo

```Python
item: Item = Body(embed=True)
```

como en:

{* ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial005_an_py310.py hl[17] *}

En este caso, **FastAPI** esperará un cuerpo como:

```JSON hl_lines="2"
{
    "item": {

Vamos ver como isso funciona e como alterar se for necessário.

## Modelos Pydantic para Entrada e Saída { #pydantic-models-for-input-and-output }

Digamos que você tenha um modelo Pydantic com valores padrão, como este:

{* ../../docs_src/separate_openapi_schemas/tutorial001_py310.py ln[1:7] hl[7] *}