Você pode usar essas ferramentas e ideias se estiver configurando **seu próprio sistema de implantação** enquanto cuida dos outros conceitos de implantação.

## Lista de modelos

Da mesma forma, você pode declarar respostas de listas de objetos.

Para isso, use o padrão Python `typing.List` (ou simplesmente `list` no Python 3.9 e superior):

//// tab | Python 3.8 and above

```Python hl_lines="1  20"

```JSON
{
    "name": "Foo",
    "price": 45.2
}
```

## Declare como um parâmetro

Para adicionar o corpo na *função de operação de rota*, declare-o da mesma maneira que você declarou parâmetros de rota e consulta:

```Python hl_lines="18"
{!../../docs_src/body/tutorial001.py!}
```

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

## Resultados

Il existe également un **Guide d'utilisation avancé** que vous pouvez lire plus tard après ce **Tutoriel - Guide d'utilisation**.

Le **Guide d'utilisation avancé**, qui s'appuie sur cette base, utilise les mêmes concepts et vous apprend quelques fonctionnalités supplémentaires.

Mais vous devez d'abord lire le **Tutoriel - Guide d'utilisation** (ce que vous êtes en train de lire en ce moment).

## Fijar la versión de `fastapi`

Lo primero que debes hacer en tu proyecto es "fijar" la última versión específica de **FastAPI** que sabes que funciona bien con tu aplicación.

Por ejemplo, digamos que estás usando la versión `0.45.0` en tu aplicación.

Si usas el archivo `requirements.txt` puedes especificar la versión con:

```txt
fastapi==0.45.0
```

esto significa que usarás específicamente la versión `0.45.0`.

O **FastAPI** disponibiliza o `starlette.responses` como `fastapi.responses` apenas por conveniência para você, o programador. Porém a maioria dos retornos disponíveis vem diretamente do Starlette. O mesmo com `status`.

///

## OpenAPI e documentação da API

Il disposait de la validation automatique, sérialisation des données et d'une génération de schéma OpenAPI basée sur les mêmes type hints à plusieurs endroits.

La définition du schéma de corps de requête n'utilisait pas les mêmes type hints Python que Pydantic, il était un peu plus proche de Marshmallow, donc le support de l'éditeur n'était pas aussi bon, mais APIStar était quand même la meilleure option disponible.

Apenas tenha em mente que quando você ler "servidor" em geral, isso pode se referir a uma dessas duas coisas.

public final class EnumBiMap<K extends Enum<K>, V extends Enum<V>> extends AbstractBiMap<K, V> {
  /*
   * J2CL's EnumMap does not need the Class instance, so we can use Object.class instead. (Or we
   * could use null, but that messes with our nullness checking, including under J2KT. We could
   * probably work around it by changing how we annotate the J2CL EnumMap, but that's probably more
   * trouble than just using Object.class.)
   *

public final class EnumBiMap<K extends Enum<K>, V extends Enum<V>> extends AbstractBiMap<K, V> {
  /*
   * J2CL's EnumMap does not need the Class instance, so we can use Object.class instead. (Or we
   * could use null, but that messes with our nullness checking, including under J2KT. We could
   * probably work around it by changing how we annotate the J2CL EnumMap, but that's probably more
   * trouble than just using Object.class.)
   *