Vamos imaginar que você tenha um banco de dados `fake_db` que recebe apenas dados compatíveis com JSON.

Por exemplo, ele não recebe objetos `datetime`, pois estes objetos não são compatíveis com JSON.

Então, um objeto `datetime` teria que ser convertido em um `str` contendo os dados no formato  <a href="https://en.wikipedia.org/wiki/ISO_8601" class="external-link" target="_blank">ISO</a>.

    ```

=== "Python 3.8+"

    ```Python hl_lines="3"
    {!> ../../../docs_src/header_params/tutorial001.py!}
    ```

## Declare parâmetros de `Header`

Então declare os paramêtros de cabeçalho usando a mesma estrutura que em `Path`, `Query` e `Cookie`.

O primeiro valor é o valor padrão, você pode passar todas as validações adicionais ou parâmetros de anotação:

=== "Python 3.10+"

## Escrevendo Templates

Então você pode escrever um template em `templates/item.html`, por exemplo:

```jinja hl_lines="7"
{!../../../docs_src/templates/templates/item.html!}
```

### Interpolação de Valores no Template

### OpenID (não "OpenID Connect")

Houve também uma especificação “OpenID”. Ela tentou resolver a mesma coisa que a **OpenID Connect**, mas não baseada em OAuth2.

Então, ela foi um sistema adicional completo.

Ela não é muito popular ou usada nos dias de hoje.

## OpenAPI

versão customizada do OpenAPI do JSON Schema são removidas, em troca dos recursos das versões recentes do JSON Schema, portanto, todas essas pequenas diferenças são reduzidas. No entanto, a UI do Swagger atualmente não oferece suporte a OpenAPI 3.1.0, então, por enquanto, é melhor continuar usando as opções acima....

!!! check
    OpenAPI especifica que cada *operação de rota* requer uma descrição de resposta.

    Então, se você não fornecer uma, o **FastAPI** irá gerar automaticamente uma de "Resposta bem-sucedida".

<img src="/img/tutorial/path-operation-configuration/image03.png">

## Depreciar uma *operação de rota*

    {!> ../../../docs_src/body_multiple_params/tutorial002.py!}
    ```

Neste caso, o **FastAPI** perceberá que existe mais de um parâmetro de corpo na função (dois parâmetros que são modelos Pydantic).

Então, ele usará o nome dos parâmetros como chaves (nome dos campos) no corpo, e espera um corpo como:

```JSON
{
    "item": {
        "name": "Foo",
        "description": "The pretender",
        "price": 42.0,

## Top Revisores

Esses usuários são os **Top Revisores**. 🕵️

### Revisões para Traduções

Eu só falo algumas línguas (e não muito bem 😅). Então, os revisores são aqueles que têm o [**poder de aprovar traduções**](contributing.md#traducoes){.internal-link target=_blank} da documentação. Sem eles, não haveria documentação em vários outros idiomas.

---

## Importe o `BaseModel` do Pydantic

Primeiro, você precisa importar `BaseModel` do `pydantic`:

```Python hl_lines="4"
{!../../../docs_src/body/tutorial001.py!}
```

## Crie seu modelo de dados

Então você declara seu modelo de dados como uma classe que herda `BaseModel`.

Utilize os tipos Python padrão para todos os atributos:

```Python hl_lines="7-11"
{!../../../docs_src/body/tutorial001.py!}
```

```Python hl_lines="2-5  15  21"
{!../../../docs_src/handling_errors/tutorial006.py!}
```