Como tipo, coloque o `List` que você importou de `typing`.

Como a lista é o tipo que contém algum tipo interno, você coloca o tipo dentro de colchetes:

```Python hl_lines="4"
{!> ../../docs_src/python_types/tutorial006.py!}
```

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/// info | Informação

Estes tipos internos dentro dos colchetes são chamados "parâmetros de tipo" (type parameters).

Você pode usar as mesmas declarações de tipo com `str`, `float`, `bool` e muitos outros tipos complexos de dados.

Vamos explorar muitos destes tipos nos próximos capítulos do tutorial.

## A ordem importa

Quando você cria operações de rota, você pode se deparar com situações onde você pode ter uma rota fixa.

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

`UploadFile` tem os seguintes atributos:

* `filename`: Uma string (`str`) com o nome original do arquivo enviado (e.g. `myimage.jpg`).
* `content-type`: Uma `str` com o tipo do conteúdo (tipo MIME / media) (e.g. `image/jpeg`).

Da mesma forma, você pode declará-lo como o **tipo de retorno** da função, e então o formato dos dados aparecerá na interface de documentação automática da API.

{* ../../docs_src/sql_databases/tutorial001_an_py310.py ln[40:45] hl[40:45] *}

</details>

E com qualquer retorno que você desejar.

Neste caso, a dependência espera por:

* Um parâmetro de consulta opcional `q` do tipo `str`.
* Um parâmetro de consulta opcional `skip` do tipo `int`, e igual a `0` por padrão.
* Um parâmetro de consulta opcional `limit` do tipo `int`, e igual a `100` por padrão.

E então retorna um `dict` contendo esses valores.

/// info | "Informação"

    * verifica che la richiesta abbia un attributo obbligatorio `name` e che sia di tipo `str`.
    * verifica che la richiesta abbia un attributo obbligatorio `price` e che sia di tipo `float`.
    * verifica che la richiesta abbia un attributo opzionale `is_offer` e che sia di tipo `bool`, se presente.
    * Tutto questo funzionerebbe anche con oggetti JSON più complessi.

Isso significa que qualquer valor obtido de uma variável de ambiente em Python terá o tipo `str`, e qualquer conversão para um tipo diferente ou validação deve ser realizada no código.

## Pydantic `Settings`

* Validar que el `item_id` es del tipo `int` para requests de tipo `GET` y `PUT`.
    * Si no lo es, el cliente verá un mensaje de error útil y claro.
* Revisar si existe un query parameter opcional llamado `q` (cómo en `http://127.0.0.1:8000/items/foo?q=somequery`) para requests de tipo `GET`.
    * Como el parámetro `q` fue declarado con `= None` es opcional.

```

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//// tab | Python 3.8+ non-Annotated

/// tip | Dica

Prefira utilizar a versão `Annotated` se possível.

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```Python hl_lines="9  106"
{!> ../../docs_src/security/tutorial005.py!}
```

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## Utilize os `scopes`

O parâmetro `security_scopes` será do tipo `SecurityScopes`.