fueses
fuésemos
fueseis
fuesen
siendo
sido
tengo
tienes
tiene
tenemos
tenéis
tienen
tenga
tengas
tengamos
tengáis
tengan
tendré
tendrás
tendrá
tendremos
tendréis
tendrán
tendría
tendrías
tendríamos
tendríais
tendrían
tenía
tenías
teníamos
teníais
tenían
tuve
tuviste
tuvo
tuvimos
tuvisteis
tuvieron

fôssemos
fossem
for
formos
forem
serei
será
seremos
serão
seria
seríamos
seriam
tenho
tem
temos
tém
tinha
tínhamos
tinham
tive
teve
tivemos
tiveram
tivera
tivéramos
tenha
tenhamos
tenham
tivesse
tivéssemos
tivessem
tiver
tivermos
tiverem
terei
terá
teremos
terão
teria
teríamos

        },
        "portuguese_keywords": {

        },
        "portuguese_keywords": {

E sempre que você enviar esses dados como resposta, mesmo se a fonte tiver duplicatas, eles serão gerados como um conjunto de itens exclusivos.

E também teremos anotações/documentação em conformidade.

## Modelos aninhados

Cada atributo de um modelo Pydantic tem um tipo.

Mas esse tipo pode ser outro modelo Pydantic.

# Corpo - Múltiplos parâmetros

Agora que nós vimos como usar `Path` e `Query`, veremos usos mais avançados de declarações no corpo da requisição.

## Misture `Path`, `Query` e parâmetros de corpo

Primeiro, é claro, você pode misturar `Path`, `Query` e declarações de parâmetro no corpo da requisição livremente e o **FastAPI** saberá o que fazer.

E você também pode declarar parâmetros de corpo como opcionais, definindo o valor padrão com `None`:

Mas não se preocupe, você pode configurar o tema de linguagem para Inglês e então traduzir o conteúdo da documentação.

Se você precisar fazer isso, edite o `mkdocs.yml` para sua nova linguagem, teremos algo como:

```YAML hl_lines="5"
site_name: FastAPI
# Mais coisas
theme:
  # Mais coisas
  language: xx
```

Altere essa linguagem de `xx` (do seu código de linguagem) para `en`.

```Python
user_in = UserIn(username="john", password="secret", email="******@****.***")
```

e depois chamarmos:

```Python
user_dict = user_in.dict()
```

agora temos um `dict` com os dados na variável `user_dict` (é um `dict` em vez de um objeto de modelo Pydantic).

E se chamarmos:

```Python
print(user_dict)
```

teríamos um `dict` Python com:

```Python
{

    * `app`: o objeto criado no arquivo `main.py` com a linha `app = FastAPI()`.
    * `--reload`: faz o servidor reiniciar após mudanças de código. Use apenas para desenvolvimento.

Na saída, temos:

```hl_lines="4"
INFO:     Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit)
```

Essa linha mostra a URL onde a sua aplicação está sendo servida, que nesse caso é a sua máquina local.

### Confira

E ele gera _schemas_ OpenAPI.

É assim como funciona no Flask, Starlette, Responder etc.

Mas então, nós temos novamente o problema de ter uma micro-sintaxe, dentro de uma string Python (um grande YAML).