## Campos do tipo Lista

Você pode definir um atributo como um subtipo. Por exemplo, uma `list` do Python:

```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

E esse **JSON Schema** do modelo Pydantic está incluído no **OpenAPI** da sua API e, em seguida, é usado na UI da documentação.

Você também pode declarar uma resposta usando um simples `dict` arbitrário, declarando apenas o tipo das chaves e valores, sem usar um modelo Pydantic.

Isso é útil se você não souber os nomes de campo / atributo válidos (que seriam necessários para um modelo Pydantic) antecipadamente.

Neste caso, você pode usar `typing.Dict` (ou simplesmente dict no Python 3.9 e superior):

=== "Python 3.8 and above"

Outro grande recurso necessário nas APIs é validação de dados, certificando que os dados são válidos, dados certos parâmetros. Por exemplo, algum campo é `int`, e não alguma string aleatória. Isso é especialmente útil para dados que estão chegando.

Sem um sistema de validação de dados, você teria que realizar todas as verificações manualmente, no código.

Por exemplo, em uma das maneiras que a especificação OAuth2 pode ser usada (chamada "fluxo de senha"), é necessário enviar um `username` e uma `password` como campos do formulário.

A <abbr title="especificação">spec</abbr> exige que os campos sejam exatamente nomeados como `username` e `password` e sejam enviados como campos de formulário, não JSON.

Com `Form` você pode declarar os mesmos metadados e validação que com `Body` (e `Query`, `Path`, `Cookie`).

```

Os arquivos e campos de formulário serão carregados como dados de formulário e você receberá os arquivos e campos de formulário.

E você pode declarar alguns dos arquivos como `bytes` e alguns como `UploadFile`.

!!! warning "Aviso"

    ```

Neste caso, o **FastAPI** perceberá que existe mais de um parâmetro de corpo na função (dois parâmetros que são modelos Pydantic).

Então, ele usará o nome dos parâmetros como chaves (nome dos campos) no corpo, e espera um corpo como:

```JSON
{
    "item": {
        "name": "Foo",
        "description": "The pretender",
        "price": 42.0,
        "tax": 3.2
    },
    "user": {

	E seu *path operation* tem um pequeno cadeado no canto superior direito que você pode clicar.

E se você clicar, você terá um pequeno formulário de autorização para digitar o `username` e `senha` (e outros campos opcionais):

<img src="/img/tutorial/security/image02.png">

!!! note "Nota"
	Não importa o que você digita no formulário, não vai funcionar ainda. Mas nós vamos chegar lá.

### Validação

* Validação para a maioria dos (ou todos?) **tipos de dados** do Python, incluindo:
    * objetos JSON (`dict`).
    * arrays JSON (`list`), definindo tipos dos itens.
    * campos String (`str`), definindo tamanho mínimo e máximo.
    * Numbers (`int`, `float`) com valores mínimos e máximos, etc.

* Validação de tipos mais exóticos, como:
    * URL.
    * Email.
    * UUID.

### Validación

* Validación para la mayoría (¿o todos?) los **tipos de datos** de Python incluyendo:
    * Objetos JSON (`dict`).
    * JSON array (`list`) definiendo tipos de ítem.
    * Campos de texto (`str`) definiendo longitudes mínimas y máximas.
    * Números (`int`, `float`) con valores mínimos y máximos, etc.

* Validación para tipos más exóticos como:
    * URL.
    * Email.
    * UUID.