# Tipos de dados extras

Até agora, você tem usado tipos de dados comuns, tais como:

* `int`
* `float`
* `str`
* `bool`

Mas você também pode usar tipos de dados mais complexos.

E você ainda terá os mesmos recursos que viu até agora:

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

Claro que este não é o frontend para os usuários finais, mas é uma ótima ferramenta automática para documentar interativamente toda sua API.

Pode ser usado pelo time de frontend (que pode ser você no caso).

Pode ser usado por aplicações e sistemas third party (de terceiros).

E também pode ser usada por você mesmo, para debugar, checar e testar a mesma aplicação.

## O Fluxo da `senha`

    * Si estás comparando Uvicorn, compáralo con los servidores de aplicaciones Daphne, Hypercorn, uWSGI, etc.
* **Starlette**:

Portanto, embora `example` não seja parte do JSON Schema, é parte da versão customizada do JSON Schema usada pelo OpenAPI, e é isso que vai ser usado dentro da UI de documentação.

!!! note "Nota"

Adoro ouvir sobre como o **FastAPI** é usado, o que você gosta nele, em qual projeto/empresa está sendo usado, etc.

## Vote no FastAPI

* <a href="https://www.slant.co/options/34241/~fastapi-review" class="external-link" target="_blank">Vote no **FastAPI** no Slant</a>.

def main(user_id: str):
    return user_id


# Um modelo do Pydantic
class User(BaseModel):
    id: int
    name: str
    joined: date
```

Que então pode ser usado como:

```Python
my_user: User = User(id=3, name="John Doe", joined="2018-07-19")

second_user_data = {
    "id": 4,
    "name": "Mary",
    "joined": "2018-11-30",
}

O primeiro estágio será usado apenas para **instalar Poetry** e para **gerar o `requirements.txt`** com as dependências do seu projeto a partir do arquivo `pyproject.toml` do Poetry.

Esse arquivo `requirements.txt` será usado com `pip` mais tarde no **próximo estágio**.

```Python hl_lines="1  13"
{!../../../docs_src/events/tutorial003.py!}
```

Um **gerenciador de contexto** em Python é algo que você pode usar em uma declaração `with`, por exemplo, `open()` pode ser usado como um gerenciador de contexto:

```Python
with open("file.txt") as file:
    file.read()
```

Nas versões mais recentes de Python, há também um **gerenciador de contexto assíncrono**. Você o usaria com `async with`:

!!! note "Nota"
    FastAPI sabrá que `q` es opcional por el `= None`.

    El `Union` en `Union[str, None]` no es usado por FastAPI (FastAPI solo usará la parte `str`), pero el `Union[str, None]` le permitirá a tu editor ayudarte a encontrar errores en tu código.

## Conversión de tipos de parámetros de query