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## Corpos de listas puras

Se o valor de primeiro nível do corpo JSON que você espera for um `array` do JSON (uma` lista` do Python), você pode declarar o tipo no parâmetro da função, da mesma forma que nos modelos do Pydantic:


```Python
images: List[Image]
```

como em:

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial008.py hl[15] *}

Cada um desses `dict` de retorno pode ter uma chave `model`, contendo um modelo do Pydantic, assim como o `response_model`.

O **FastAPI** pegará este modelo, gerará o esquema JSON dele e incluirá no local correto do OpenAPI.

Por exemplo, para declarar um outro retorno com o status code `404` e um modelo do Pydantic chamado `Message`, você pode escrever:

{* ../../docs_src/additional_responses/tutorial001.py hl[18,22] *}

Se você adicionasse a anotação do tipo de retorno, ferramentas e editores reclamariam com um erro (correto) informando que sua função está retornando um tipo (por exemplo, um dict) diferente do que você declarou (por exemplo, um modelo Pydantic).

Nesses casos, você pode usar o parâmetro `response_model` do *decorador de operação de rota*  em vez do tipo de retorno.

{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial001.py hl[9] *}

O parâmetro de consulta `q` é do tipo `Union[str, None]`, o que significa que é do tipo `str` mas que também pode ser `None`, e de fato, o valor padrão é `None`, então o FastAPI saberá que não é obrigatório.

/// note | Observação

O FastAPI saberá que o valor de `q` não é obrigatório por causa do valor padrão `= None`.

      description: Which existing classes or methods do you want to improve?
      placeholder: e.g., `com.google.common.collect.ImmutableList::of`
      render: java
    validations:
      required: true

  - type: textarea
    attributes:
      label: How do you want it to be improved?
    validations:
      required: true

  - type: textarea
    attributes:
      label: Why do we need it to be improved?
    validations:

* **`400`** e acima são para respostas de "Erro do cliente". Este é o segundo tipo que você provavelmente mais usaria.
    * Um exemplo é `404`, para uma resposta "Não encontrado".
    * Para erros genéricos do cliente, você pode usar apenas `400`.

* Use o `template` que você criou para renderizar e retornar uma `TemplateResponse`, passe o nome do template, o request object, e um "context" dict com pares chave-valor a serem usados dentro do template do Jinja2.

{* ../../docs_src/templates/tutorial001.py hl[4,11,15:18] *}

/// note

Antes do FastAPI 0.108.0, Starlette 0.29.0, `name` era o primeiro parâmetro.

Isto porque espera-se que os **seus usuários** definam o verdadeiro **caminho da URL** onde eles desejam receber a requisição do webhook de algum outra maneira. (e.g. um painel).

### Confira a documentação

```

</div>

/// info

Na v1 do Pydantic ele estava incluído no pacote principal. Agora ele está distribuido como um pacote independente para que você possa optar por instalar ou não caso você não precise dessa funcionalidade.

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### Criando o objeto `Settings`

Importe a classe `BaseSettings` do Pydantic e crie uma nova subclasse, de forma parecida com um modelo do Pydantic.

Como `item.model_dump(exclude_unset=True)`.

/// info | Informação

No Pydantic v1, o método que era chamado `.dict()` e foi depreciado (mas ainda suportado) no Pydantic v2. Agora, deve-se usar o método `.model_dump()`.

Os exemplos aqui usam `.dict()` para compatibilidade com o Pydantic v1, mas você deve usar `.model_dump()` a partir do Pydantic v2.

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