///

Los archivos se subirán como "form data".

Si declaras el tipo de tu parámetro de *path operation function* como `bytes`, **FastAPI** leerá el archivo por ti y recibirás el contenido como `bytes`.

Ten en cuenta que esto significa que todo el contenido se almacenará en memoria. Esto funcionará bien para archivos pequeños.

### `UploadFile`

`UploadFile` tem os seguintes atributos:

* `filename`: Uma `str` com o nome do arquivo original que foi enviado (por exemplo, `myimage.jpg`).
* `content_type`: Uma `str` com o tipo de conteúdo (tipo MIME / tipo de mídia) (por exemplo, `image/jpeg`).

## Importe `Field`

Primeiro, você tem que importá-lo:

{* ../../docs_src/body_fields/tutorial001.py hl[4] *}

/// warning | Aviso

Note que `Field` é importado diretamente do `pydantic`, não do `fastapi` como todo o resto (`Query`, `Path`, `Body`, etc).

///

## Declare atributos do modelo

Você pode então utilizar `Field` com atributos do modelo:

{* ../../docs_src/body_fields/tutorial001.py hl[11:14] *}

No seu editor de texto, dentro da função você receberá dicas de tipos e completação em todo lugar (isso não aconteceria se você recebesse um `dict` em vez de um modelo Pydantic):

<img src="/img/tutorial/body/image03.png">

Você também poderá receber verificações de erros para operações de tipos incorretas:

<img src="/img/tutorial/body/image04.png">

Isso não é por acaso, todo o framework foi construído em volta deste design.

///

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

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

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

## Usar el `jsonable_encoder` en una `Response`

            .suppressing(SetCreationTester.class.getMethods())
            // BiMap.entrySet() duplicate-handling behavior is too confusing for SetCreationTester
            .withSetUp(parentBuilder.getSetUp())
            .withTearDown(parentBuilder.getTearDown())
            .createTestSuite());
    /*
     * TODO(cpovirk): the Map tests duplicate most of this effort by using a

Esto hará que `tags` sea una lista, aunque no declare el tipo de los elementos de la lista.

## Campos de lista con parámetro de tipo

Pero Python tiene una forma específica de declarar listas con tipos internos, o "parámetros de tipo":

### Importar `List` de typing

En Python 3.9 y superior, puedes usar el `list` estándar para declarar estas anotaciones de tipo como veremos a continuación. 💡

    resetWithHole();
    assertEquals(c, navigableSet.higher(a));
    assertEquals(c, navigableSet.higher(b));
    assertEquals(null, navigableSet.higher(c));
  }

  /*
   * TODO(cpovirk): make "too small" and "too large" elements available for better navigation
   * testing. At that point, we may be able to eliminate the "hole" tests, which would mean that
   * ContiguousSet's tests would no longer need to suppress them.

      threshold = buffer[k - 1];
    }
    // Up to bufferSize, all elements of buffer are real Ts (not null unless T includes null)
    T[] topK = Arrays.copyOf(castBuffer, bufferSize);
    // we have to support null elements, so no ImmutableList for us
    return unmodifiableList(asList(topK));
  }

Esto funciona de la misma manera que con los modelos de Pydantic. Y en realidad se logra de la misma manera internamente, utilizando Pydantic.

/// info | Información

Ten en cuenta que los dataclasses no pueden hacer todo lo que los modelos de Pydantic pueden hacer.

Así que, podrías necesitar seguir usando modelos de Pydantic.