* /// check: /// check | Testen
* /// danger: /// danger | Gefahr
* /// info: /// info | Info

- the response (what the server sends back to the client): la réponse

- the request body: le corps de la requête
- the response body: le corps de la réponse

- path operation: chemin d'accès
- path operations (plural): chemins d'accès
- path operation function: fonction de chemin d'accès
- path operation decorator: décorateur de chemin d'accès

- path parameter: paramètre de chemin
- query parameter: paramètre de requête

* OAuth2 Scopes: Scopes de OAuth2 (do not translate to "Alcances de OAuth2")
* on the fly: sobre la marcha (do not translate to "al vuelo")
* terminal: terminal (femenine, as in "la terminal")
* terminals: terminales (plural femenine, as in "las terminales")
* lifespan: lifespan (do not translate to "vida útil" or "tiempo de vida")
* unload: quitar de memoria (do not translate to "descargar")
* mount (noun): mount (do not translate to "montura")

/// info | Informação

Observe como `Offer` tem uma lista de `Item`s, que por sua vez têm uma lista opcional de `Image`s

///

## Corpos de listas puras { #bodies-of-pure-lists }

Se o valor de primeiro nível do corpo JSON que você espera for um `array` do JSON (uma` lista` do Python), você pode declarar o tipo no parâmetro da função, da mesma forma que nos modelos do Pydantic:

/// info | Informação

Adicionado no FastAPI 0.134.0.

///

## Casos de uso { #use-cases }

Você pode usar isto para transmitir strings puras, por exemplo diretamente da saída de um serviço de AI LLM.

Você também pode usá-lo para transmitir arquivos binários grandes, enviando cada bloco de dados à medida que o lê, sem precisar carregar tudo na memória de uma vez.

/// info | Información

Observa cómo `Offer` tiene una lista de `Item`s, que a su vez tienen una lista opcional de `Image`s

///

## Cuerpos de listas puras { #bodies-of-pure-lists }

Si el valor superior del cuerpo JSON que esperas es un `array` JSON (una `list` en Python), puedes declarar el tipo en el parámetro de la función, al igual que en los modelos Pydantic:

```Python