Si necesitas un repaso sobre cuándo usar cuál, revisa la sección _"¿Con prisa?"_ en la documentación sobre [`async` y `await`](../async.md#in-a-hurry){.internal-link target=_blank}.

9. Esta *path operation function* no está devolviendo dataclasses (aunque podría), sino una lista de diccionarios con datos internos.

    FastAPI usará el parámetro `response_model` (que incluye dataclasses) para convertir el response.

    Se você precisar de uma atualização sobre quando usar qual, confira a seção _"Com pressa?"_ na documentação sobre [`async` e `await`](../async.md#in-a-hurry){.internal-link target=_blank}.

9. Esta *função de operação de rota* não está retornando dataclasses (embora pudesse), mas uma lista de dicionários com dados internos.

    O FastAPI usará o parâmetro `response_model` (que inclui dataclasses) para converter a resposta.

Debería ser así porque si tienes un `ValidationError` de Pydantic en tu *response* o en cualquier lugar de tu código (no en el *request* del cliente), en realidad es un bug en tu código.

* Passe o(s) tipo(s) interno(s) como "parâmetros de tipo" usando colchetes: `[` e `]`

```Python
from typing import List

my_list: List[str]
```

Essa é a sintaxe padrão do Python para declarações de tipo.

Use a mesma sintaxe padrão para atributos de modelo com tipos internos.

Portanto, em nosso exemplo, podemos fazer com que `tags` sejam especificamente uma "lista de strings":

`UploadFile` tem os seguintes métodos `assíncronos`. Todos eles chamam os métodos de arquivo correspondentes por baixo dos panos (usando o `SpooledTemporaryFile` interno).

* `write(data)`: Escreve `data` (`str` ou `bytes`) no arquivo.
* `read(size)`: Lê `size` (`int`) bytes/caracteres do arquivo.
* `seek(offset)`: Vai para o byte na posição `offset` (`int`) no arquivo.

`UploadFile` tem os seguintes métodos `async`. Todos eles chamam os métodos de arquivos por baixo dos panos (usando o objeto `SpooledTemporaryFile` interno).

* `write(data)`: escreve dados (`data`) em `str` ou `bytes` no arquivo.
* `read(size)`: Lê um número de bytes/caracteres de acordo com a quantidade `size` (`int`).

### Declarar una `list` con un parámetro de tipo

Para declarar tipos que tienen parámetros de tipo (tipos internos), como `list`, `dict`, `tuple`:

* Si estás en una versión de Python inferior a 3.9, importa su versión equivalente del módulo `typing`
* Pasa el/los tipo(s) interno(s) como "parámetros de tipo" usando corchetes: `[` y `]`

En Python 3.9 sería:

```Python
my_list: list[str]
```

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.

Estes tipos que possuem tipos internos são chamados de tipos "**genéricos**". E é possível declará-los mesmo com os seus tipos internos.

Para declarar esses tipos e os tipos internos, você pode usar o módulo Python padrão `typing`. Ele existe especificamente para suportar esses type hints.

Por supuesto, también puedes pasar múltiples `examples`:

{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial004_an_py310.py hl[23:38] *}

Cuando haces esto, los ejemplos serán parte del **JSON Schema** interno para esos datos de body.

/// info | Información

Para recibir archivos subidos, primero instala <a href="https://github.com/Kludex/python-multipart" class="external-link" target="_blank">`python-multipart`</a>.

Asegúrate de crear un [entorno virtual](../virtual-environments.md){.internal-link target=_blank}, activarlo y luego instalarlo, por ejemplo:

```console
$ pip install python-multipart
```

Esto es porque los archivos subidos se envían como "form data".

///