return maxInt
	}
	return atomic.LoadInt64(&s.end) - s.pos
}

// read byte at current position (without advancing)
func (s *scanner) cur() byte { return s.buf[s.ipos] }

// read next byte
func (s *scanner) next() byte {
	if s.pos >= atomic.LoadInt64(&s.end) {
		return nullByte
	}
	s.ipos++

	if s.ipos > s.ifill { // internal buffer is exhausted
		s.ifill = <-s.fillReady

Como os parâmetros são descritos com tipos TypeScript (similar aos _type hints_ do Python), o suporte ao editor é muito bom.

Estes tipos que possuem tipos internos são chamados de tipos "**genéricos**". E é possível declará-los mesmo com os seus tipos internos.

Para declarar esses tipos e os tipos internos, você pode usar o módulo Python padrão `typing`. Ele existe especificamente para suportar esses type hints.

#### Versões mais recentes do Python

Tudo é baseado no padrão das declarações de **tipos do Python 3.8** (graças ao Pydantic). Nenhuma sintaxe nova para aprender. Apenas o padrão moderno do Python.

Se você precisa refrescar a memória rapidamente sobre como usar tipos do Python (mesmo que você não use o FastAPI), confira esse rápido tutorial: [Tipos do Python](python-types.md){.internal-link target=_blank}.

Você escreve Python padrão com tipos:

```Python
from datetime import date

Dessa forma eu pude encontrar a melhor maneira de reduzir duplicação de código o máximo possível, ter completação de texto em todos os lugares, conferência de tipos e erros etc.

Tudo de uma forma que oferecesse a melhor experiência de desenvolvimento para todos os desenvolvedores.

## Requisitos

Após testar várias alternativas, eu decidi que usaria o <a href="https://docs.pydantic.dev/" class="external-link" target="_blank">**Pydantic**</a> por suas vantagens.

```

O valor gerado (yielded) é o que é injetado nas *operações de rota* e outras dependências.

```Python hl_lines="4"
{!../../docs_src/dependencies/tutorial007.py!}
```

O código após o `yield` é executado após a resposta ser entregue:

```Python hl_lines="5-6"
{!../../docs_src/dependencies/tutorial007.py!}
```

/// tip | "Dica"

Você pode usar funções assíncronas (`async`) ou funções comuns.

```

1. Essa é a função geradora. É definida como "função geradora" porque contém declarações `yield` nela.
2. Ao utilizar o bloco `with`, nós garantimos que o objeto semelhante a um arquivo é fechado após a função geradora ser finalizada. Isto é, após a resposta terminar de ser enivada.

![ReDoc](https://fastapi.tiangolo.com/img/index/index-06-redoc-02.png)

### Recapitulando

Resumindo, você declara **uma vez** os tipos dos parâmetros, corpo etc. como parâmetros de função.

Você faz com tipos padrão do Python moderno.

Você não terá que aprender uma nova sintaxe, métodos ou classes de uma biblioteca específica etc.

Apenas **Python** padrão.

* Validação de dados
* Documentação automatica

## Tipos especiais e validação

Além dos tipos singulares normais como `str`, `int`, `float`, etc. Você também pode usar tipos singulares mais complexos que herdam de `str`.

{!../../docs_src/body/tutorial001.py!}
```

...E declare o tipo como o modelo que você criou, `Item`.

## Resultados

Apenas com esse declaração de tipos do Python, o **FastAPI** irá:

* Ler o corpo da requisição como um JSON.
* Converter os tipos correspondentes (se necessário).
* Validar os dados.
    * Se algum dados for inválido, irá retornar um erro bem claro, indicando exatamente onde e o que está incorreto.