Nesse caso, o caminho original `/app` seria servido em `/api/v1/app`.

Embora todo o seu código esteja escrito assumindo que existe apenas `/app`.

{* ../../docs_src/behind_a_proxy/tutorial001.py hl[6] *}

Outro grande recurso necessário pelas APIs é a <abbr title="ler e converter para dados Python">análise</abbr> de dados vindos de requisições.

Webargs é uma ferramente feita para fornecer o que está no topo de vários frameworks, inclusive Flask.

Ele utiliza Marshmallow por baixo para validação de dados. E ele foi criado pelos mesmos desenvolvedores.

## Execução de dependências com `yield`

A sequência de execução é mais ou menos como esse diagrama. O tempo passa do topo para baixo. E cada coluna é uma das partes interagindo ou executando código.

```mermaid
sequenceDiagram

participant client as Cliente
participant handler as Manipulador de exceções

      threshold = buffer[k - 1];
    }
    // Up to bufferSize, all elements of buffer are real Ts (not null unless T includes null)
    T[] topK = Arrays.copyOf(castBuffer, bufferSize);
    // we have to support null elements, so no ImmutableList for us
    return unmodifiableList(asList(topK));
  }

## Campos do tipo Lista

Você pode definir um atributo como um subtipo. Por exemplo, uma `list` do Python:

```Python hl_lines="14"
{!../../docs_src/body_nested_models/tutorial001.py!}
```

Isso fará com que tags seja uma lista de itens mesmo sem declarar o tipo dos elementos desta lista.

## Campos do tipo Lista com um parâmetro de tipo

```Python hl_lines="1"
{!../../docs_src/python_types/tutorial006.py!}
```

Declara la variable con la misma sintaxis de los dos puntos (`:`).

Pon `List` como el tipo.

Como la lista es un tipo que permite tener un "sub-tipo" pones el sub-tipo en corchetes `[]`:

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

/**
 * Automatically runs sanity checks against top level classes in the same package of the test that
 * extends {@code AbstractPackageSanityTests}. Currently sanity checks include {@link
 * NullPointerTester}, {@link EqualsTester} and {@link SerializableTester}. For example:
 *
 * <pre>
 * public class PackageSanityTests extends AbstractPackageSanityTests {}
 * </pre>
 *

                        "msg": "Field required",
                        "input": {},
                    }
                ]
            }
        )
        | IsDict(
            # TODO: remove when deprecating Pydantic v1
            {
                "detail": [
                    {
                        "type": "value_error.missing",
                        "loc": ["cookie", "session_id"],

No seu editor de texto, dentro da função você receberá dicas de tipos e completação em todo lugar (isso não aconteceria se você recebesse um `dict` em vez de um modelo Pydantic):

<img src="/img/tutorial/body/image03.png">

Você também poderá receber verificações de erros para operações de tipos incorretas:

<img src="/img/tutorial/body/image04.png">

Isso não é por acaso, todo o framework foi construído em volta deste design.

///

Y cuando devuelves una `Response`, **FastAPI** la pasará directamente.

No hará ninguna conversión de datos con modelos Pydantic, no convertirá el contenido a ningún tipo, etc.

Esto te da mucha flexibilidad. Puedes devolver cualquier tipo de dato, sobrescribir cualquier declaración de datos o validación, etc.

## Usando el `jsonable_encoder` en una `Response`