Pero no estás limitado a usar algún modelo de datos, clase o tipo específico.

¿Quieres tener un `id` y `email` y no tener un `username` en tu modelo? Claro. Puedes usar estas mismas herramientas.

¿Quieres solo tener un `str`? ¿O solo un `dict`? ¿O un instance de clase modelo de base de datos directamente? Todo funciona de la misma manera.

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 { #mix-path-query-and-body-parameters }

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`:

* Ler o corpo da requisição como um JSON.
* Converter os tipos correspondentes (se necessário).
* Validar os dados.
    * Se algum dado for inválido, irá retornar um erro bem claro, indicando exatamente onde e o que estava incorreto.
* Entregar a você a informação recebida no parâmetro `item`.

## Executando na inicialização { #running-on-startup }

Na maioria dos casos, quando você cria uma API web, você quer que ela esteja **sempre em execução**, ininterrupta, para que seus clientes possam sempre acessá-la. Isso é claro, a menos que você tenha um motivo específico para querer que ela seja executada somente em certas situações, mas na maioria das vezes você quer que ela esteja constantemente em execução e **disponível**.

* Leer el body del request como JSON.
* Convertir los tipos correspondientes (si es necesario).
* Validar los datos.
    * Si los datos son inválidos, devolverá un error claro e indicado, señalando exactamente dónde y qué fue lo incorrecto.
* Proporcionar los datos recibidos en el parámetro `item`.

E eles podem tentar de novo sabendo que provavelmente é algo mais parecido com `stanleyjobsox` do que com `johndoe`.

#### Um ataque "profissional" { #a-professional-attack }

Claro, os invasores não tentariam tudo isso de forma manual, eles escreveriam um programa para fazer isso, possivelmente com milhares ou milhões de testes por segundo. E obteriam apenas uma letra a mais por vez.

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial011_an_py39.py hl[22] *}

/// tip | Dica

Tudo isso parece não ser natural. E pode não estar muito claro ou aparentar ser útil ainda.

Estes exemplos são intencionalmente simples, porém mostram como tudo funciona.

Nos capítulos sobre segurança, existem funções utilitárias que são implementadas desta maneira.

Com qualquer um dos métodos acima, ficaria assim em `/docs`:

<img src="/img/tutorial/body-fields/image01.png">

### `Body` com vários `examples` { #body-with-multiple-examples }

Você também pode, é claro, passar vários `examples`:

{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial004_an_py310.py hl[23:38] *}

Quando fizer isso, os exemplos farão parte do **JSON Schema** interno para esses dados do body.

En las encuestas a desarrolladores de Python, es claro <a href="https://www.jetbrains.com/research/python-developers-survey-2017/#tools-and-features" class="external-link" target="_blank">que una de las funcionalidades más usadas es el "autocompletado"</a>.

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial011_an_py39.py hl[22] *}

/// tip | Consejo

Todo esto podría parecer complicado. Y puede que no esté muy claro cómo es útil aún.

Estos ejemplos son intencionalmente simples, pero muestran cómo funciona todo.

En los capítulos sobre seguridad, hay funciones utilitarias que se implementan de esta misma manera.