Então você espera que seu _crush_ :heart_eyes: termine a história que estava contando (terminar o trabalho atual / tarefa sendo processada), sorri gentilmente e diz que você está indo buscar os hambúrgueres.

http://127.0.0.1:8000/items/?skip=0&limit=10
```

...os parâmetros da consulta são:

* `skip`: com o valor `0`
* `limit`: com o valor `10`

Como eles são parte da URL, eles são "naturalmente" strings.

Mas quando você declara eles com os tipos do Python (no exemplo acima, como `int`), eles são convertidos para aquele tipo e validados em relação a ele.

E então você pode definir esses mesmos limites e requisitos de memória em suas configurações para seu sistema de gerenciamento de contêineres (por exemplo, no **Kubernetes**). Dessa forma, ele poderá **replicar os contêineres** nas **máquinas disponíveis** levando em consideração a quantidade de memória necessária por eles e a quantidade disponível nas máquinas no cluster.

* Revisar Pull Requests, [especially important for translations](contributing.md#traducoes){.internal-link target=_blank}.

Uma salva de palmas para eles. 👏 🙇

## Usuários mais ativos do ultimo mês

* Suporte para sistemas de autenticação complexos, **conexões com banco de dados** etc.
* **Sem comprometer** os bancos de dados, _frontends_ etc. Mas fácil integração com todos eles.

### "Plug-ins" ilimitados

Ou, de outra forma, sem a necessidade deles, importe e use o código que precisar.

Ele também foi feito como referência futura.

Então você poderá voltar e ver exatamente o que precisar.

## Rode o código

Todos os blocos de código podem ser copiados e utilizados diretamente (eles são, na verdade, arquivos Python testados).

Para rodar qualquer um dos exemplos, copie o codigo para um arquivo `main.py`, e inicie o `uvivorn` com:

<div class="termy">

```console
$ uvicorn main:app --reload

```

Com isso, mesmo que você receba uma requisição contendo dados duplicados, ela será convertida em um conjunto de itens exclusivos.

E sempre que você enviar esses dados como resposta, mesmo se a fonte tiver duplicatas, eles serão gerados como um conjunto de itens exclusivos.

E também teremos anotações/documentação em conformidade.

## Modelos aninhados

Cada atributo de um modelo Pydantic tem um tipo.

Importe `Enum` e crie uma sub-classe que herde de `str` e de `Enum`.

Por herdar de `str` a documentação da API vai ser capaz de saber que os valores devem ser do tipo `string` e assim ser capaz de mostrar eles corretamente.

Assim, crie atributos de classe com valores fixos, que serão os valores válidos disponíveis.

```Python hl_lines="1  6-9"
{!../../../docs_src/path_params/tutorial005.py!}
```

```

## Corpo da requisição + parâmetros de rota + parâmetros de consulta

Você também pode declarar parâmetros de **corpo**, **rota** e **consulta**, ao mesmo tempo.

O **FastAPI** irá reconhecer cada um deles e retirar a informação do local correto.

```Python hl_lines="18"
{!../../../docs_src/body/tutorial004.py!}
```

Os parâmetros da função serão reconhecidos conforme abaixo:

#### "*Schema*" de dados

O termo "*schema*" também pode se referir à forma de alguns dados, como um conteúdo JSON.

Nesse caso, significaria os atributos JSON e os tipos de dados que eles possuem, etc.

#### OpenAPI e JSON *Schema*