},

					// func walltime() (sec int64, nsec int32)
					"runtime.walltime": (sp) => {
						sp >>>= 0;
						const msec = (new Date).getTime();
						setInt64(sp + 8, msec / 1000);
						this.mem.setInt32(sp + 16, (msec % 1000) * 1000000, true);
					},

					// func scheduleTimeoutEvent(delay int64) int32
					"runtime.scheduleTimeoutEvent": (sp) => {
						sp >>>= 0;

    assignees = apple_silicon_assignees;
  if (lowercased_title.includes('tf-trt') && domain.includes('nvidia.com')) {
    assignees.push(
        'DEKHTIARJonathan', 'meena-at-work', 'nluehr', 'pjannaty', 'poulsbo');
  } else if (
      lowercased_title.includes('nvidia') && domain.includes('nvidia.com')) {
    if (lowercased_title.includes('jax')) {

Mientras esperas, vas con esa persona 😍 y eliges una mesa, se sientan y hablan durante un rato largo (ya que las hamburguesas son muy impresionantes y necesitan un rato para prepararse ✨🍔✨).

Mientras te sientas en la mesa con esa persona 😍, esperando las hamburguesas 🍔, puedes disfrutar ese tiempo admirando lo increíble, inteligente, y bien que se ve ✨😍✨.

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```

Essas informações extras serão adicionadas como se encontram no **JSON Schema** de resposta desse modelo e serão usadas na documentação da API.

!!! tip "Dica"
    Você pode usar a mesma técnica para estender o JSON Schema e adicionar suas próprias informações extras de forma personalizada.

    Por exemplo, você pode usar isso para adicionar metadados para uma interface de usuário de front-end, etc.

## Caso de uso

Vamos iniciar com um exemplo de **caso de uso** e então ver como resolvê-lo com isso.

Vamos imaginar que você tem alguns **modelos de _machine learning_** que deseja usar para lidar com as requisições. 🤖

Os mesmos modelos são compartilhados entre as requisições, então não é um modelo por requisição, ou um por usuário ou algo parecido.

        "tax": 3.2
    },
    "user": {
        "username": "dave",
        "full_name": "Dave Grohl"
    }
}
```

!!! note "Nota"
    Repare que mesmo que o `item` esteja declarado da mesma maneira que antes, agora é esperado que ele esteja dentro do corpo com uma chave `item`.

    ```

=== "Python 3.8+"

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

## Declare metadados

Você pode declarar todos os parâmetros da mesma maneira que na `Query`.

Por exemplo para declarar um valor de metadado `title` para o parâmetro de rota `item_id` você pode digitar:

=== "Python 3.10+"

    ```Python hl_lines="8"

## Lista de modelos

Da mesma forma, você pode declarar respostas de listas de objetos.

Para isso, use o padrão Python `typing.List` (ou simplesmente `list` no Python 3.9 e superior):

=== "Python 3.8 and above"

    ```Python hl_lines="1  20"

```JSON
{
    "name": "Foo",
    "price": 45.2
}
```

## Declare como um parâmetro

Para adicionar o corpo na *função de operação de rota*, declare-o da mesma maneira que você declarou parâmetros de rota e consulta:

```Python hl_lines="18"
{!../../../docs_src/body/tutorial001.py!}
```

...E declare o tipo como o modelo que você criou, `Item`.

## Resultados