# Tipos de Datos Extra

Hasta ahora, has estado usando tipos de datos comunes, como:

* `int`
* `float`
* `str`
* `bool`

Pero también puedes usar tipos de datos más complejos.

Y seguirás teniendo las mismas funcionalidades como hasta ahora:

* Gran soporte de editor.
* Conversión de datos de requests entrantes.
* Conversión de datos para datos de response.
* Validación de datos.
* Anotación y documentación automática.

{* ../../docs_src/body/tutorial001_py310.py hl[16] *}

...y declara su tipo como el modelo que creaste, `Item`.

## Resultados

Con solo esa declaración de tipo en Python, **FastAPI** hará lo siguiente:

* Leer el body del request como JSON.
* Convertir los tipos correspondientes (si es necesario).
* Validar los datos.

7. Aquí el `response_model` está usando una anotación de tipo de una lista de dataclasses `Author`.

    Nuevamente, puedes combinar `dataclasses` con anotaciones de tipos estándar.

8. Nota que esta *path operation function* usa `def` regular en lugar de `async def`.

### Importe `List` do typing

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

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial002.py hl[1] *}

### 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`

{* ../../docs_src/response_model/tutorial003_04_py310.py hl[8] *}

...esto falla porque la anotación de tipo no es un tipo de Pydantic y no es solo una sola clase `Response` o subclase, es una unión (cualquiera de los dos) entre una `Response` y un `dict`.

### Desactivar el Modelo de Response

### Tipos genéricos con parámetros de tipo

Hay algunas estructuras de datos que pueden contener otros valores, como `dict`, `list`, `set` y `tuple`. Y los valores internos también pueden tener su propio tipo.

Estos tipos que tienen tipos internos se denominan tipos "**genéricos**". Y es posible declararlos, incluso con sus tipos internos.

# Tipos de dados extras

Até agora, você tem usado tipos de dados comuns, tais como:

* `int`
* `float`
* `str`
* `bool`

Mas você também pode usar tipos de dados mais complexos.

E você ainda terá os mesmos recursos que viu até agora:

* Ótimo suporte do editor.
* Conversão de dados das requisições recebidas.
* Conversão de dados para os dados da resposta.
* Validação de dados.
* Anotação e documentação automáticas.

Hug fue uno de los primeros frameworks en implementar la declaración de tipos de parámetros API usando las anotaciones de tipos de Python. Esta fue una gran idea que inspiró a otras herramientas a hacer lo mismo.

Usaba tipos personalizados en sus declaraciones en lugar de tipos estándar de Python, pero aún así fue un gran avance.

{* ../../docs_src/body/tutorial001.py hl[18] *}

...E declare o tipo como o modelo que você criou, `Item`.

## Resultados

Apenas com esse declaração de tipos do Python, o **FastAPI** irá:

* Ler o corpo da requisição como um JSON.
* Converter os tipos correspondentes (se necessário).
* Validar os dados.

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.

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