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/// tip | Consejo

Para declarar cuerpos de File, necesitas usar `File`, porque de otra manera los parámetros serían interpretados como parámetros query o parámetros de cuerpo (JSON).

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Los archivos se subirán como "form data".

# Declarar Datos de Ejemplo de Request { #declare-request-example-data }

Puedes declarar ejemplos de los datos que tu aplicación puede recibir.

Aquí tienes varias formas de hacerlo.

## Datos extra de JSON Schema en modelos de Pydantic { #extra-json-schema-data-in-pydantic-models }

Puedes declarar `examples` para un modelo de Pydantic que se añadirá al JSON Schema generado.

{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial001_py310.py hl[13:24] *}

# Utilizando o Request diretamente { #using-the-request-directly }

Até agora você declarou as partes da requisição que você precisa utilizando os seus tipos.

Obtendo dados de:

* O path como parâmetros.
* Cabeçalhos.
* Cookies.
* etc.

E ao fazer isso, o **FastAPI** está validando as informações, convertendo-as e gerando documentação para a sua API automaticamente.

Si cada ítem JSON que quieres enviar de vuelta es de tipo `Item` (un modelo de Pydantic) y es una función async, puedes declarar el tipo de retorno como `AsyncIterable[Item]`:

{* ../../docs_src/stream_json_lines/tutorial001_py310.py ln[1:24] hl[9:11,22] *}

Si declaras el tipo de retorno, FastAPI lo usará para **validar** los datos, **documentarlos** en OpenAPI, **filtrarlos** y **serializarlos** usando Pydantic.

similar to how the gradle build-in `java-test-fixtures` plugin works.

`testArtifact` is a shortcut declared in the elasticsearch build. Alternatively you can declare the dependency via

```
dependencies {
  testImplementation(project(":fixture-providing-project')) {

## O que é "Injeção de Dependência" { #what-is-dependency-injection }

**"Injeção de Dependência"** no mundo da programação significa, que existe uma maneira de declarar no seu código (nesse caso, suas *funções de operação de rota*) para declarar as coisas que ele precisa para funcionar e que serão utilizadas: "dependências".

También podrías transmitir video o audio de esta manera; incluso podría generarse mientras lo procesas y lo envías.

## Un `StreamingResponse` con `yield` { #a-streamingresponse-with-yield }

Si declaras un `response_class=StreamingResponse` en tu *path operation function*, puedes usar `yield` para enviar cada bloque de datos a su vez.

{* ../../docs_src/stream_data/tutorial001_py310.py ln[1:23] hl[20,23] *}

## Injection de dépendances { #dependency-injection }

Utiliser `BackgroundTasks` fonctionne aussi avec le système d'injection de dépendances. Vous pouvez déclarer un paramètre de type `BackgroundTasks` à différents niveaux : dans une *fonction de chemin d'accès*, dans une dépendance (dependable), dans une sous-dépendance, etc.

O Python possui suporte para "type hints" opcionais (também chamados de "type annotations").

Esses **"type hints"** ou anotações são uma sintaxe especial que permite declarar o <dfn title="por exemplo: str, int, float, bool">tipo</dfn> de uma variável.

Ao declarar tipos para suas variáveis, editores e ferramentas podem oferecer um melhor suporte.

# Code d'état de la réponse { #response-status-code }

De la même manière que vous pouvez spécifier un modèle de réponse, vous pouvez également déclarer le code d'état HTTP utilisé pour la réponse avec le paramètre `status_code` dans n'importe lequel des chemins d'accès :

* `@app.get()`
* `@app.post()`
* `@app.put()`
* `@app.delete()`
* etc.

{* ../../docs_src/response_status_code/tutorial001_py310.py hl[6] *}

/// note | Remarque