```Python hl_lines="1"
{!../../../docs_src/python_types/tutorial005.py!}
```

### Tipos genéricos com parâmetros de tipo

Existem algumas estruturas de dados que podem conter outros valores, como `dict`, `list`, `set` e `tuple`. E os valores internos também podem ter seu próprio tipo.

Para declarar esses tipos e os tipos internos, você pode usar o módulo Python padrão `typing`.

Ele existe especificamente para suportar esses type hints.

* `bytes`

```Python hl_lines="1"
{!../../../docs_src/python_types/tutorial005.py!}
```

### Tipos con sub-tipos

Existen algunas estructuras de datos que pueden contener otros valores, como `dict`, `list`, `set` y `tuple`. Los valores internos pueden tener su propio tipo también.

Para declarar esos tipos y sub-tipos puedes usar el módulo estándar de Python `typing`.

{!../../../docs_src/python_types/tutorial009.py!}
```

Utiliser `Optional[str]` plutôt que `str` permettra à l'éditeur de vous aider à détecter les erreurs où vous supposeriez qu'une valeur est toujours de type `str`, alors qu'elle pourrait aussi être `None`.

#### Types génériques

Les types qui peuvent contenir des paramètres de types entre crochets, comme :

* `List`
* `Tuple`
* `Set`
* `Dict`
* `Optional`

!!! check "**FastAPI** inspirado para"
    Definir validações extras para tipos de dados usando valores "padrão" de atributos dos modelos. Isso melhora o suporte do editor, e não estava disponível no Pydantic antes.

}
```

#### Desembrulhando um `dict`

Se tomarmos um `dict` como `user_dict` e passarmos para uma função (ou classe) com `**user_dict`, o Python irá "desembrulhá-lo". Ele passará as chaves e valores do `user_dict` diretamente como argumentos chave-valor.

Então, continuando com o `user_dict` acima, escrevendo:

```Python
UserInDB(**user_dict)
```

Resultaria em algo equivalente a:

```Python
UserInDB(

}

my_second_user: User = User(**second_user_data)
```

!!! info
    `**second_user_data` significa:

    Pasa las <abbr title="en español key se refiere a la guía de un diccionario">keys</abbr> y los valores del dict `second_user_data` directamente como argumentos de key-value, equivalente a: `User(id=4, name="Mary", joined="2018-11-30")`

### Soporte del editor

* Validação de dados
* Documentação automática

## Valores padrão

Como os parâmetros de consulta não são uma parte fixa da rota, eles podem ser opcionais e podem ter valores padrão.

No exemplo acima eles tem valores padrão de `skip=0` e `limit=10`.

Então, se você for até a URL:

```
http://127.0.0.1:8000/items/
```

## Parámetros de query requeridos

Cuando declaras un valor por defecto para los parámetros que no son de path (por ahora solo hemos visto parámetros de query), entonces no es requerido.

Si no quieres añadir un valor específico sino solo hacerlo opcional, pon el valor por defecto como `None`.

Pero cuando quieres hacer que un parámetro de query sea requerido, puedes simplemente no declararle un valor por defecto:

```Python hl_lines="6-7"

</details>

### Vérifiez

Ouvrez votre navigateur à l'adresse <a href="http://127.0.0.1:8000/items/5?q=somequery" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1:8000/items/5?q=somequery</a>.

Vous obtenez alors cette réponse <abbr title="JavaScript Object Notation">JSON</abbr> :

```JSON
{"item_id": 5, "q": "somequery"}
```

Vous venez de créer une API qui :

## Valores singulares no corpo

Assim como existem uma `Query` e uma `Path` para definir dados adicionais para parâmetros de consulta e de rota, o **FastAPI** provê o equivalente para `Body`.

Por exemplo, extendendo o modelo anterior, você poder decidir por ter uma outra chave `importance` no mesmo corpo, além de `item` e `user`.