Primeiro, é claro, você pode misturar `Path`, `Query` e declarações de parâmetro no corpo da requisição livremente e o **FastAPI** saberá o que fazer.

E você também pode declarar parâmetros de corpo como opcionais, definindo o valor padrão com `None`:

{* ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial001_an_py310.py hl[18:20] *}

/// note | Nota

## `Union` ou `anyOf` { #union-or-anyof }

Você pode declarar uma resposta como o `Union` de dois ou mais tipos, o que significa que a resposta seria qualquer um deles.

Isso será definido no OpenAPI com `anyOf`.

Para fazer isso, use a anotação de tipo padrão do Python <a href="https://docs.python.org/3/library/typing.html#typing.Union" class="external-link" target="_blank">`typing.Union`</a>:

## El flujo `password` { #the-password-flow }

Ahora retrocedamos un poco y entendamos qué es todo eso.

El "flujo" `password` es una de las formas ("flujos") definidas en OAuth2, para manejar la seguridad y la autenticación.

OAuth2 fue diseñado para que el backend o la API pudieran ser independientes del servidor que autentica al usuario.

///

**FastAPI** effectue la conversion de la requête de façon transparente, de sorte que les objets `item` et `user` se trouvent correctement définis.

Il effectue également la validation des données (même imbriquées les unes dans les autres), et permet de les documenter correctement (schéma OpenAPI et documentation auto-générée).

## Valeurs scalaires dans le body

### Verifique a interface de documentação { #check-the-docs-ui }

Mas aqui está a parte divertida. ✨

A maneira "oficial" de acessar a aplicação seria através do proxy com o prefixo de path que definimos. Então, como esperaríamos, se você tentar a interface de documentação servida diretamente pelo Uvicorn, sem o prefixo de path no URL, ela não funcionará, porque espera ser acessada através do proxy.

También obtendrás autocompletado para el payload a enviar:

<img src="/img/tutorial/generate-clients/image03.png">

/// tip | Consejo

Nota el autocompletado para `name` y `price`, que fue definido en la aplicación de FastAPI, en el modelo `Item`.

///

Tendrás errores en línea para los datos que envíes:

<img src="/img/tutorial/generate-clients/image04.png">

Você também obterá preenchimento automático para o corpo a ser enviado:

<img src="/img/tutorial/generate-clients/image03.png">

/// tip | Dica

Observe o preenchimento automático para `name` e `price`, que foi definido na aplicação FastAPI, no modelo `Item`.

///

Você terá erros em linha para os dados que você envia:

<img src="/img/tutorial/generate-clients/image04.png">

Você provavelmente **não** deve usar essa imagem base do Docker (ou qualquer outra semelhante).

Se você está usando **Kubernetes** (ou outros) e já está definindo a **replicação** no nível do cluster, com vários **contêineres**. Nesses casos, é melhor **construir uma imagem do zero** como descrito acima: [Construir uma Imagem Docker para FastAPI](#build-a-docker-image-for-fastapi).

///

Aquí definimos la configuración `env_file` dentro de tu clase Pydantic `Settings`, y establecemos el valor en el nombre del archivo con el archivo dotenv que queremos usar.

Nesse caso, significaria os atributos JSON e os tipos de dados que eles possuem, etc.

#### OpenAPI e JSON Schema { #openapi-and-json-schema }

OpenAPI define um *schema* de API para sua API. E esse *schema* inclui definições (ou "*schemas*") dos dados enviados e recebidos por sua API usando **JSON Schema**, o padrão para *schemas* de dados JSON.

#### Verifique o `openapi.json` { #check-the-openapi-json }