</blockquote>

## Recherche

En utilisant toutes les alternatives précédentes, j'ai eu la chance d'apprendre de toutes, de prendre des idées, et de les combiner de la meilleure façon que j'ai pu trouver pour moi-même et les équipes de développeurs avec lesquelles j'ai travaillé.

<img src="/img/async/concurrent-burgers/concurrent-burgers-02.png" class="illustration">

The cashier says something to the cook in the kitchen so they know they have to prepare your burgers (even though they are currently preparing the ones for the previous clients).

<img src="/img/async/concurrent-burgers/concurrent-burgers-03.png" class="illustration">

You pay. 💸

Le serveur 💁 vous donne le numéro assigné à votre commande.

Pendant que vous attendez, vous allez choisir une table avec votre crush 😍, vous discutez avec votre crush 😍 pendant un long moment (les burgers étant "magnifiques" ils sont très longs à préparer ✨🍔✨).

Você fica na fila enquanto alguns (vamos dizer 8) caixas pegam os pedidos das pessoas na sua frente.

Todo mundo antes de você está esperando pelos hambúrgueres estarem prontos antes de deixar o caixa porquê cada um dos 8 caixas vai e prepara o hambúrguer antes de pegar o próximo pedido.

Então é finalmente sua vez, e pede 2 hambúrgueres muito saborosos para você e seu _crush_ :heart_eyes:.

Você paga.

O caixa vai para a cozinha.

* ✅ Refactor 2 tests, for consistency and simplification. PR [#9504](https://github.com/tiangolo/fastapi/pull/9504) by [@tiangolo](https://github.com/tiangolo).
* ✅ Refactor OpenAPI tests, prepare for Pydantic v2. PR [#9503](https://github.com/tiangolo/fastapi/pull/9503) by [@tiangolo](https://github.com/tiangolo).

        return [
            _prepare_response_content(
                item,
                exclude_unset=exclude_unset,
                exclude_defaults=exclude_defaults,
                exclude_none=exclude_none,
            )
            for item in res
        ]
    elif isinstance(res, dict):
        return {
            k: _prepare_response_content(
                v,

* Lire le contenu de la requête en tant que JSON.
* Convertir les types correspondants (si nécessaire).
* Valider la donnée.
    * Si la donnée est invalide, une erreur propre et claire sera renvoyée, indiquant exactement où était la donnée incorrecte.
* Passer la donnée reçue dans le paramètre `item`.

Ainsi, vous pouvez ajouter des données supplémentaires au schéma généré automatiquement.

Par exemple, vous pouvez décider de lire et de valider la requête avec votre propre code, sans utiliser les fonctionnalités automatiques de validation proposée par Pydantic, mais vous pouvez toujours définir la requête dans le schéma OpenAPI.

Vous pouvez le faire avec `openapi_extra` :

Imagina que eres el sistema / programa 🤖 en esa historia.

Mientras estás en la cola, estás quieto 😴, esperando tu turno, sin hacer nada muy "productivo". Pero la línea va rápida porque el cajero 💁 solo recibe los pedidos (no los prepara), así que está bien.

    ```

=== "Python 3.8+"

    ```Python hl_lines="19-21"
    {!> ../../../docs_src/body_multiple_params/tutorial001.py!}
    ```

!!! note "Nota"
    Repare que, neste caso, o `item` que seria capturado a partir do corpo é opcional. Visto que ele possui `None` como valor padrão.

## Múltiplos parâmetros de corpo