E que o Python tem um tipo de dados especial para conjuntos de itens únicos, o `set`.

Então podemos declarar `tags` como um conjunto de strings:

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial003_py310.py hl[12] *}

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

Por exemplo, vamos dizer que você deseja ter uma *operação de rota* que permita atualizar itens, e retornar um código de status HTTP 200 "OK" quando for bem sucedido.

Mas você também deseja aceitar novos itens. E quando os itens não existiam, ele os cria, e retorna o código de status HTTP 201 "Created".

{* ../../docs_src/events/tutorial001_py310.py hl[8] *}

Nesse caso, a função de manipulador do evento `startup` inicializará os itens do "banco de dados" (apenas um `dict`) com alguns valores.

Você pode adicionar mais de uma função de manipulador de eventos.

* procure o subpacote `routers` (o diretório em `app/routers/`)...
* e dele, importe o submódulo `items` (o arquivo em `app/routers/items.py`) e `users` (o arquivo em `app/routers/users.py`)...

O módulo `items` terá uma variável `router` (`items.router`). Esta é a mesma que criamos no arquivo `app/routers/items.py`, é um objeto `APIRouter`.

E então fazemos o mesmo para o módulo `users`.

Também poderíamos importá-los como:

### Validação { #validation }

* Validação para a maioria dos (ou todos?) **tipos de dados** do Python, incluindo:
    * objetos JSON (`dict`).
    * arrays JSON (`list`), definindo tipos dos itens.
    * campos String (`str`), definindo tamanho mínimo e máximo.
    * Numbers (`int`, `float`) com valores mínimos e máximos, etc.

* Validação de tipos mais exóticos, como:
    * URL.
    * Email.
    * UUID.

/// tip | Dica

Não se preocupe se alguns desses itens sobre **contêineres**, Docker ou Kubernetes ainda não fizerem muito sentido.

Falarei mais sobre imagens de contêiner, Docker, Kubernetes, etc. em um capítulo futuro: [FastAPI em contêineres - Docker](docker.md).

///

labels.file_auth_parameters=Parâmetros
labels.file_auth_file_crawling_config=Configuração de rastreamento de arquivo
labels.file_auth_scheme_samba=Samba
labels.file_auth_scheme_ftp=FTP
labels.pagination_page_guide_msg={0}/{1} ({2} itens)
labels.list_could_not_find_crud_table=Não registrado.
labels.scheduledjob_configuration=Agendador de trabalhos
labels.scheduledjob_title_details=Trabalho
labels.scheduledjob_name=Nome
labels.scheduledjob_target=Alvo

from inline_snapshot import snapshot
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()


class Items(BaseModel):
    items: dict[str, int]


@app.post("/foo")
def foo(items: Items):
    return items.items


client = TestClient(app)


def test_additional_properties_post():
    response = client.post("/foo", json={"items": {"foo": 1, "bar": 2}})
    assert response.status_code == 200, response.text

                            },
                            "items": {
                                "title": "Items",
                                "type": "array",
                                "items": {"$ref": "#/components/schemas/Item"},
                            },
                        },
                        "required": ["name", "price", "items"],
                        "title": "Offer",

inner_strict = APIRouter(prefix="/strict", strict_content_type=True)
inner_default = APIRouter(prefix="/default")


@inner_strict.post("/items/")
async def inner_strict_post(data: dict):
    return data


@inner_default.post("/items/")
async def inner_default_post(data: dict):
    return data


outer_router.include_router(inner_strict)
outer_router.include_router(inner_default)