### Criar uma classe `GzipRequest` personalizada { #create-a-custom-gziprequest-class }

/// tip | Dica

Isso é um exemplo de brincadeira para demonstrar como funciona, se você precisar de suporte para Gzip, você pode usar o [`GzipMiddleware`](../advanced/middleware.md#gzipmiddleware) fornecido.

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    * Como lo declaraste en la función como de tipo `Item`, también tendrás todo el soporte del editor (autocompletado, etc.) para todos los atributos y sus tipos.
* Generar definiciones de [JSON Schema](https://json-schema.org) para tu modelo, que también puedes usar en cualquier otro lugar si tiene sentido para tu proyecto.

Por ejemplo, para declarar un valor de metadato `title` para el parámetro de path `item_id` puedes escribir:

{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial001_an_py310.py hl[10] *}

/// note | Nota

Un parámetro de path siempre es requerido ya que tiene que formar parte del path. Incluso si lo declaras con `None` o le asignas un valor por defecto, no afectará en nada, siempre será requerido.

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Por ejemplo, no puedes poner un modelo de Pydantic en un `JSONResponse` sin primero convertirlo a un `dict` con todos los tipos de datos (como `datetime`, `UUID`, etc.) convertidos a tipos compatibles con JSON.

Para esos casos, puedes usar el `jsonable_encoder` para convertir tus datos antes de pasarlos a un response:

usándolos para decorar una función con un solo `yield`.

Eso es lo que **FastAPI** usa internamente para dependencias con `yield`.

Pero no tienes que usar los decoradores para las dependencias de FastAPI (y no deberías).

FastAPI lo hará por ti internamente.

`uv` pode fazer muitas coisas, ele pode:

* **Instalar o Python** para você, incluindo versões diferentes
* Gerenciar o **ambiente virtual** para seus projetos
* Instalar **pacotes**
* Gerenciar **dependências e versões** de pacotes para seu projeto

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## Stream de JSON Lines com FastAPI { #stream-json-lines-with-fastapi }

Para transmitir JSON Lines com FastAPI, em vez de usar `return` na sua *função de operação de rota*, use `yield` para produzir cada item em sequência.

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

cuando estás devolviendo un tipo diferente al modelo de response, para ser utilizado por el editor y herramientas como mypy. Y aún así puedes hacer que FastAPI realice la validación de datos, documentación, etc. usando el `response_model`.

También puedes usar `response_model=None` para desactivar la creación de un modelo de response para esa *path operation*, podrías necesitar hacerlo si estás añadiendo anotaciones de tipos para cosas que no son campos válidos de Pydantic, verás un ejemplo de...

## Valores singulares no corpo { #singular-values-in-body }

Assim como existem uma `Query` e uma `Path` para definir dados adicionais para parâmetros de consulta e de rota, o **FastAPI** provê o equivalente para `Body`.

Por exemplo, extendendo o modelo anterior, você poder decidir por ter uma outra chave `importance` no mesmo corpo, além de `item` e `user`.

Para declarar tipos que têm parâmetros de tipo (tipos internos), como `list`, `dict`, `tuple`,
passe o(s) tipo(s) interno(s) como "parâmetros de tipo" usando colchetes: `[` e `]`

```Python
my_list: list[str]
```

Essa é a sintaxe padrão do Python para declarações de tipo.

Use a mesma sintaxe padrão para atributos de modelo com tipos internos.