### 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`,
passe o(s) tipo(s) interno(s) como "parâmetros de tipo" usando colchetes: `[` e `]`

```Python
my_list: list[str]
```

Essa é a sintaxe padrão do Python para declarações de tipo.

## Campos de lista con parámetro de tipo { #list-fields-with-type-parameter }

Pero Python tiene una forma específica de declarar listas con tipos internos, o "parámetros de tipo":

### Declarar una `list` con un parámetro de tipo { #declare-a-list-with-a-type-parameter }

Para declarar tipos que tienen parámetros de tipo (tipos internos), como `list`, `dict`, `tuple`,

¿En realidad no tienes usuarios que inicien sesión en tu aplicación sino robots, bots u otros sistemas, que solo tienen un token de acceso? Una vez más, todo funciona igual.

Usa cualquier tipo de modelo, cualquier tipo de clase, cualquier tipo de base de datos que necesites para tu aplicación. **FastAPI** te cubre con el sistema de inyección de dependencias.

## Tamaño del código { #code-size }

Ao definir um <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/types/#unions" class="external-link" target="_blank">`Union`</a>, inclua o tipo mais específico primeiro, seguido pelo tipo menos específico. No exemplo abaixo, o tipo mais específico `PlaneItem` vem antes de `CarItem` em `Union[PlaneItem, CarItem]`.

///

{* ../../docs_src/extra_models/tutorial003_py310.py hl[1,14:15,18:20,33] *}

### `Union` no Python 3.10 { #union-in-python-3-10 }

{* ../../docs_src/body/tutorial001_py310.py hl[16] *}

...y declara su tipo como el modelo que creaste, `Item`.

## Resultados { #results }

Con solo esa declaración de tipo en Python, **FastAPI** hará lo siguiente:

* Leer el body del request como JSON.
* Convertir los tipos correspondientes (si es necesario).
* Validar los datos.

Esses parâmetros são utilizados pelo **FastAPI** para "definir" a dependência.

Em ambos os casos teremos:

* Um parâmetro de consulta `q` opcional do tipo `str`.
* Um parâmetro de consulta `skip` do tipo `int`, com valor padrão `0`.
* Um parâmetro de consulta `limit` do tipo `int`, com valor padrão `100`.

Os dados serão convertidos, validados, documentados no esquema da OpenAPI e etc nos dois casos.

## Utilizando { #use-it }

Na verdade, você não tem usuários que fazem login no seu aplicativo, mas sim robôs, bots ou outros sistemas, que possuem apenas um token de acesso? Novamente, tudo funciona da mesma forma.

Apenas use qualquer tipo de modelo, qualquer tipo de classe, qualquer tipo de banco de dados que você precise para a sua aplicação. O **FastAPI** cobre tudo com o sistema de injeção de dependências.

## Tamanho do código { #code-size }

7. Aqui o `response_model` está usando uma anotação de tipo de uma lista de dataclasses `Author`.

    Novamente, você pode combinar `dataclasses` com anotações de tipo padrão.

8. Note que esta *função de operação de rota* usa `def` regular em vez de `async def`.

Al declarar un parámetro de *path operation function* con el tipo siendo `Request`, **FastAPI** sabrá pasar el `Request` en ese parámetro.

/// tip | Consejo

Nota que en este caso, estamos declarando un parámetro de path además del parámetro del request.

Así que, el parámetro de path será extraído, validado, convertido al tipo especificado y anotado con OpenAPI.

{* ../../docs_src/body/tutorial001_py310.py hl[16] *}

...e declare o seu tipo como o modelo que você criou, `Item`.

## Resultados { #results }

Apenas com essa declaração de tipos do Python, o **FastAPI** irá:

* Ler o corpo da requisição como um JSON.
* Converter os tipos correspondentes (se necessário).
* Validar os dados.