* JSON Schema: JSON Schema
* library: biblioteca
* lifespan: lifespan (do not translate to "vida útil")
* list (as in Python list): list
* Machine Learning: Aprendizado de Máquina
* media type: media type (do not translate to "tipo de mídia")
* non-Annotated: non-Annotated (do not translate non-Annotated when it comes after a Python version.e.g., “Python 3.10+ non-Annotated”)
* operation IDs: IDs de operação
* path (as in URL path): path

Quando se refere à máquina remota, é comum chamá-la de **servidor**, mas também de **máquina**, **VM** (máquina virtual), **nó**. Todos esses termos se referem a algum tipo de máquina remota, normalmente executando Linux, onde você executa programas.

## Instale o Programa Servidor { #install-the-server-program }

* default: por defecto (do not translate to "predeterminado")
* default values: valores por defecto (do not translate to "valores predeterminados")
* media type: media type (do not translate to "tipo de medio")
* instantiate: crear un instance (do not translate to "instanciar")
* OAuth2 Scopes: Scopes de OAuth2 (do not translate to "Alcances de OAuth2")
* on the fly: sobre la marcha (do not translate to "al vuelo")

Al referirse a la máquina remota, es común llamarla **servidor**, pero también **máquina**, **VM** (máquina virtual), **nodo**. Todos esos se refieren a algún tipo de máquina remota, generalmente con Linux, donde ejecutas programas.

## Instala el Programa del Servidor { #install-the-server-program }

    * Swagger UI.
    * ReDoc.

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Volviendo al ejemplo de código anterior, **FastAPI**:

* Validará que haya un `item_id` en el path para requests `GET` y `PUT`.
* Validará que el `item_id` sea del tipo `int` para requests `GET` y `PUT`.
    * Si no lo es, el cliente verá un error útil y claro.
* Revisa si hay un parámetro de query opcional llamado `q` (como en `http://127.0.0.1:8000/items/foo?q=somequery`) para requests `GET`.

    * Swagger UI.
    * ReDoc.

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Voltando ao código do exemplo anterior, **FastAPI** irá:

* Validar que existe um `item_id` no path para requisições `GET` e `PUT`.
* Validar que `item_id` é do tipo `int` para requisições `GET` e `PUT`.
    * Se não for, o cliente verá um erro útil e claro.

# Modelo de resposta - Tipo de retorno { #response-model-return-type }

Você pode declarar o tipo usado para a resposta anotando o **tipo de retorno** da *função de operação de rota*.

Você pode usar **anotações de tipo** da mesma forma que usaria para dados de entrada em **parâmetros** de função, você pode usar modelos Pydantic, listas, dicionários, valores escalares como inteiros, booleanos, etc.

{* ../../docs_src/response_model/tutorial001_01_py310.py hl[16,21] *}

### 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.

# Modelo de Response - Tipo de Retorno { #response-model-return-type }

Puedes declarar el tipo utilizado para el response anotando el **tipo de retorno** de la *path operation function*.

Puedes utilizar **anotaciones de tipos** de la misma manera que lo harías para datos de entrada en **parámetros** de función, puedes utilizar modelos de Pydantic, lists, diccionarios, valores escalares como enteros, booleanos, etc.

Esto hará que `tags` sea una lista, aunque no declare el tipo de los elementos de la lista.

## 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`,