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## Motivación

Comencemos con un ejemplo simple:

```Python
{!../../docs_src/python_types/tutorial001.py!}
```

Llamar este programa nos muestra el siguiente <abbr title="en español: salida">output</abbr>:

```
John Doe
```

La función hace lo siguiente:

* Toma un `first_name` y un `last_name`.
* Convierte la primera letra de cada uno en una letra mayúscula con `title()`.

Esa "espera de otra cosa" normalmente se refiere a operaciones <abbr title = "Input and Output, en español: Entrada y Salida.">I/O</abbr> que son relativamente "lentas" (en relación a la velocidad del procesador y memoria RAM), como por ejemplo esperar por:

* los datos de cliente que se envían a través de la red

```

A string será verificada para se tornar uma URL válida e documentada no esquema JSON/1OpenAPI como tal.

## Atributos como listas de submodelos

Você também pode usar modelos Pydantic como subtipos de `list`, `set`, etc:

```Python hl_lines="20"
{!../../docs_src/body_nested_models/tutorial006.py!}
```

Isso vai esperar(converter, validar, documentar, etc) um corpo JSON tal qual:

```JSON hl_lines="11"

{
    "name": "Foo",
    "description": "Uma descrição opcional",
    "price": 45.2,
    "tax": 3.5
}
```

...como `description` e `tax` são opcionais (Com um valor padrão de `None`), esse JSON "`object`" também é válido:

```JSON
{
    "name": "Foo",
    "price": 45.2
}
```

## Declare como um parâmetro

Por causa disso, o JSON Schema para um modelo pode ser diferente dependendo se ele é usado para **entrada ou saída**:

* para **entrada**, o `description` **não será obrigatório**
* para **saída**, ele será **obrigatório** (e possivelmente `None`, ou em termos de JSON, `null`)

### Modelo para Saída na Documentação

```Python hl_lines="7"
{!../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial013.py!}
```

/// note | "Observação"

Tenha em mente que neste caso, o FastAPI não irá validar os conteúdos da lista.

Por exemplo, um `List[int]` iria validar (e documentar) que os contéudos da lista são números inteiros. Mas apenas `list` não.

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## Declarando mais metadados

Você pode adicionar mais informações sobre o parâmetro.

        "tax": 3.2
    },
    "user": {
        "username": "dave",
        "full_name": "Dave Grohl"
    },
    "importance": 5
}
```

Mais uma vez, ele converterá os tipos de dados, validar, documentar, etc.

## Múltiplos parâmetros de corpo e consulta

Obviamente, você também pode declarar parâmetros de consulta assim que você precisar, de modo adicional a quaisquer parâmetros de corpo.

* `compresslevel` - Usado durante a compressão GZip. É um inteiro variando de 1 a 9. O padrão é `9`. Um valor menor resulta em uma compressão mais rápida, mas em arquivos maiores, enquanto um valor maior resulta em uma compressão mais lenta, mas em arquivos menores.

## Outros middlewares

Há muitos outros middlewares ASGI.

Por exemplo:

Mas esse exemplo ainda é valido e mostra como interagir com os componentes internos.

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Também podemos usar essa mesma abordagem para acessar o corpo da requisição em um manipulador de exceção.

* Ele pode fazer algo com essa **resposta** ou executar qualquer código necessário.
* Então ele retorna a **resposta**.

/// note | "Detalhes técnicos"

Se você tiver dependências com `yield`, o código de saída será executado *depois* do middleware.

Se houver alguma tarefa em segundo plano (documentada posteriormente), ela será executada *depois* de todo o middleware.

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## Criar um middleware