# Tipos de dados extras { #extra-data-types }

Até agora, você tem usado tipos de dados comuns, tais como:

* `int`
* `float`
* `str`
* `bool`

Mas você também pode usar tipos de dados mais complexos.

E você ainda terá os mesmos recursos que viu até agora:

* Ótimo suporte do editor.
* Conversão de dados das requisições recebidas.
* Conversão de dados para os dados da resposta.
* Validação de dados.

Com exceção de todas as palavras complicadas usadas aqui, o sistema de **Injeção de Dependência** é bastante simples.

Consiste apenas de funções que parecem idênticas a *funções de operação de rota*.

Mas ainda assim, é bastante poderoso, e permite que você declare grafos (árvores) de dependências com uma profundidade arbitrária.

/// tip | Dica

Tudo isso pode não parecer muito útil com esses exemplos.

Muitos desenvolvedores e times já dependem do **FastAPI** para seus projetos (incluindo eu e meu time).

Mas ainda há muitas melhorias e funcionalidades a vir.

**FastAPI** tem um grande futuro à frente.

Dessa forma, você pode criar um token com um prazo de expiração, digamos, de 1 semana. E então, quando o usuário voltar no dia seguinte com o token, você sabe que ele ainda está logado no seu sistema.

Você quer manter as *operações de rota* relacionadas aos seus usuários separadas do restante do código, para mantê-lo organizado.

Mas ele ainda faz parte da mesma aplicação/web API **FastAPI** (faz parte do mesmo "pacote Python").

Você pode criar as *operações de rota* para esse módulo usando o `APIRouter`.

### Importe `APIRouter` { #import-apirouter }

No caso de tokens ao portador (nosso caso), o valor desse cabeçalho deve ser `Bearer`.

Na verdade, você pode pular esse cabeçalho extra e ainda funcionaria.

Mas é fornecido aqui para estar em conformidade com as especificações.

"**Streaming**" de dados significa que sua aplicação começará a enviar itens ao cliente sem esperar que toda a sequência esteja pronta.

Assim, ela envia o primeiro item, o cliente o recebe e começa a processá-lo, enquanto você ainda pode estar produzindo o próximo item.

```mermaid
sequenceDiagram
    participant App
    participant Client

    App->>App: Produce Item 1
    App->>Client: Send Item 1
    App->>App: Produce Item 2

Você pode realmente usar essa mesma técnica com uma operação HTTP `PUT`.

Mas o exemplo aqui usa `PATCH` porque foi criado para esses casos de uso.

///

/// note | Nota

Observe que o modelo de entrada ainda é validado.

Portanto, se você quiser receber atualizações parciais que possam omitir todos os atributos, você precisa ter um modelo com todos os atributos marcados como opcionais (com valores padrão ou `None`).

Como este pequeno exemplo não precisa de nenhuma instrução `await`, adicionamos um `await anyio.sleep(0)` para dar ao event loop a chance de lidar com o cancelamento.

Isso seria ainda mais importante com streams grandes ou infinitos.

///

/// tip | Dica

Sem ter que saber de antemão quais são os nomes de campos/atributos válidos (como seria o caso dos modelos Pydantic).

Isso seria útil se você deseja receber chaves que ainda não conhece.

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Outro caso útil é quando você deseja ter chaves de outro tipo, por exemplo, `int`.

É isso que vamos ver aqui.