# Declare um exemplo dos dados da requisição

Você pode declarar exemplos dos dados que a sua aplicação pode receber.

Aqui estão várias formas de se fazer isso.

## `schema_extra` do Pydantic

// tag::dos[]
abstract class MyPluginExtensionDomainObjectSet {
    // Define a domain object set to hold strings
    DomainObjectSet<String> myStrings = project.objects.domainObjectSet(String)

    // Add some strings to the domain object set
    void addString(String value) {
        myStrings.add(value)
    }
}
// end::dos[]

// tag::ndos[]
// tag::ndol[]
// tag::ndoc[]
abstract class Person {
    String name
}
// end::ndol[]

* O **modelo de saída** não deve ter uma senha.
* O **modelo de banco de dados** provavelmente precisaria ter uma senha criptografada.

!!! danger
    Nunca armazene senhas em texto simples dos usuários. Sempre armazene uma "hash segura" que você pode verificar depois.

    Se não souber, você aprenderá o que é uma "senha hash" nos [capítulos de segurança](security/simple-oauth2.md#password-hashing){.internal-link target=_blank}.

// tag::dos[]
abstract class MyPluginExtensionDomainObjectSet {
    // Define a domain object set to hold strings
    val myStrings: DomainObjectSet<String> = project.objects.domainObjectSet(String::class)

    // Add some strings to the domain object set
    fun addString(value: String) {
        myStrings.add(value)
    }
}
// end::dos[]

// tag::ndos[]
// tag::ndol[]
// tag::ndoc[]
abstract class Person(val name: String)

Até recentemente, a maioria dos bancos tinha muitos caixas e uma grande fila.

Todos os caixas fazendo todo o trabalho, um cliente após o outro.

E você tinha que esperar na fila por um longo tempo ou poderia perder a vez.

Você provavelmente não gostaria de levar seu _crush_ :heart_eyes: com você para um rolezinho no banco.

### Conclusão dos hambúrgueres

Hug foi um dos primeiros frameworks a implementar a declaração de tipos de parâmetros usando Python _type hints_. Isso foi uma ótima idéia que inspirou outras ferramentas a fazer o mesmo.

Ele usou tipos customizados em suas declarações ao invés dos tipos padrão Python, mas mesmo assim foi um grande passo.

Isso significa que o **FastAPI** foi testado especificamente com os editores usados por 80% dos desenvolvedores Python. Como a maioria dos outros editores tendem a funcionar de forma similar, todos os seus benefícios devem funcionar para virtualmente todos os editores.

* Conversão de dados das requisições recebidas.
* Conversão de dados para os dados da resposta.
* Validação de dados.
* Anotação e documentação automáticas.

## Outros tipos de dados

Aqui estão alguns dos tipos de dados adicionais que você pode usar:

* `UUID`:
    * Um "Identificador Universalmente Único" padrão, comumente usado como ID em muitos bancos de dados e sistemas.

Isso significa que: "a variável `items` é uma `list`, e cada um dos itens desta lista é uma `str`".

Ao fazer isso, seu editor pode fornecer suporte mesmo durante o processamento de itens da lista:

<img src="/img/python-types/image05.png">

Sem tipos, isso é quase impossível de alcançar.

Observe que a variável `item` é um dos elementos da lista `items`.

```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

Mas o Python tem uma maneira específica de declarar listas com tipos internos ou "parâmetros de tipo":

### Importe `List` do typing