!!! tip "Consejo"
    `JSONResponse` en sí misma es una subclase de `Response`.

Y cuando devuelves una `Response`, **FastAPI** la pasará directamente.

No hará ninguna conversión de datos con modelos Pydantic, no convertirá el contenido a ningún tipo, etc.

Esto te da mucha flexibilidad. Puedes devolver cualquier tipo de dato, sobrescribir cualquier declaración de datos o validación, etc.

    * verifica che la richiesta abbia un attributo obbligatorio `name` e che sia di tipo `str`.
    * verifica che la richiesta abbia un attributo obbligatorio `price` e che sia di tipo `float`.
    * verifica che la richiesta abbia un attributo opzionale `is_offer` e che sia di tipo `bool`, se presente.
    * Tutto questo funzionerebbe anche con oggetti JSON più complessi.

    Ao definir um <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/types/#unions" class="external-link" target="_blank">`Union`</a>, inclua o tipo mais específico primeiro, seguido pelo tipo menos específico. No exemplo abaixo, o tipo mais específico `PlaneItem` vem antes de `CarItem` em `Union[PlaneItem, CarItem]`.

=== "Python 3.8 and above"

    ```Python hl_lines="1  14-15  18-20  33"
    {!> ../../../docs_src/extra_models/tutorial003.py!}
    ```

Como o tipo, coloque a `List`.

Como a lista é um tipo que contém alguns tipos internos, você os coloca entre colchetes:

```Python hl_lines="4"
{!../../../docs_src/python_types/tutorial006.py!}
```

!!! tip "Dica"
    Esses tipos internos entre colchetes são chamados de "parâmetros de tipo".

    Nesse caso, `str` é o parâmetro de tipo passado para `List`.

É **ALTAMENTE recomendado** que você escreva ou copie o código, edite-o e rode-o localmente.

Usá-lo em seu editor é o que realmente te mostra os benefícios do FastAPI, ver quão pouco código você tem que escrever, todas as conferências de tipo, auto completações etc.

---

## Instale o FastAPI

O primeiro passo é instalar o FastAPI.

Para o tutorial, você deve querer instalá-lo com todas as dependências e recursos opicionais.

<div class="termy">

Você pode usar as mesmas declarações de tipo com `str`, `float`, `bool` e muitos outros tipos complexos de dados.

Vamos explorar muitos destes tipos nos próximos capítulos do tutorial.

## A ordem importa

Quando você cria operações de rota, você pode se deparar com situações onde você pode ter uma rota fixa.

{!../../../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`.

Él existe específicamente para dar soporte a este tipo de type hints.

#### Listas

* Validar que el `item_id` es del tipo `int` para requests de tipo `GET` y `PUT`.
    * Si no lo es, el cliente verá un mensaje de error útil y claro.
* Revisar si existe un query parameter opcional llamado `q` (cómo en `http://127.0.0.1:8000/items/foo?q=somequery`) para requests de tipo `GET`.
    * Como el parámetro `q` fue declarado con `= None` es opcional.

### Importe `List` do typing

Primeiramente, importe `List` do módulo `typing` que já vem por padrão no Python:

```Python hl_lines="1"
{!../../../docs_src/body_nested_models/tutorial002.py!}
```

### Declare a `List` com um parâmetro de tipo

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

* Importe os do modulo `typing`

```JSON
{"item_id":"foo"}
```

## Parámetros de path con tipos

Puedes declarar el tipo de un parámetro de path en la función usando las anotaciones de tipos estándar de Python:

```Python hl_lines="7"
{!../../../docs_src/path_params/tutorial002.py!}
```

En este caso, `item_id` es declarado como un `int`.