Então, mesmo com o código acima que não usa Pydantic explicitamente, o FastAPI está usando Pydantic para converter essas dataclasses padrão para a versão do Pydantic.

E claro, ele suporta o mesmo:

* validação de dados

Você pode descobrir mais geradores de SDK em <a href="https://openapi.tools/#sdk" class="external-link" target="_blank">OpenAPI.Tools</a>.

/// tip | Dica

O FastAPI gera automaticamente especificações **OpenAPI 3.1**, então qualquer ferramenta que você usar deve suportar essa versão.

///

## Geradores de SDK dos patrocinadores do FastAPI { #sdk-generators-from-fastapi-sponsors }

3. Essa declaração `yield from` informa a função para iterar sobre essa coisa nomeada de `file_like`. E então, para cada parte iterada, fornece essa parte como se viesse dessa função geradora (`iterfile`).

    Então, é uma função geradora que transfere o trabalho de "geração" para alguma outra coisa interna.

**FastAPI** é totalmente compatível com (e baseado no) <a href="https://www.starlette.dev/" class="external-link" target="_blank"><strong>Starlette</strong></a>. Então, qualquer código adicional Starlette que você tiver, também funcionará.

`FastAPI` é na verdade uma sub-classe do `Starlette`. Então, se você já conhece ou usa Starlette, a maioria das funcionalidades se comportará da mesma forma.

## Montando uma aplicação **FastAPI** { #mounting-a-fastapi-application }

"Montar" significa adicionar uma aplicação completamente "independente" em um path específico, que então se encarrega de lidar com tudo sob esse path, com as _operações de rota_ declaradas nessa sub-aplicação.

### Aplicação de nível superior { #top-level-application }

Então utilizamos a requisição diretamente, e extraímos o corpo como `bytes`. Isso significa que o FastAPI não vai sequer tentar analisar o corpo da requisição como JSON.

E então no nosso código, nós analisamos o conteúdo YAML diretamente, e estamos utilizando o mesmo modelo Pydantic para validar o conteúdo YAML:

///

Vamos supor que você queira declarar o parâmetro de consulta `q` como uma `str` obrigatória.

E você não precisa declarar mais nada para esse parâmetro, então você realmente não precisa usar `Query`.

Mas você ainda precisa usar `Path` para o parâmetro de path `item_id`. E você não quer usar `Annotated` por algum motivo.

<img src="/img/tutorial/extending-openapi/image02.png">

Mas você pode desabilitá-lo definindo `syntaxHighlight` como `False`:

{* ../../docs_src/configure_swagger_ui/tutorial001_py39.py hl[3] *}

...e então o Swagger UI não mostrará mais o destaque de sintaxe:

<img src="/img/tutorial/extending-openapi/image03.png">

## Alterar o tema { #change-the-theme }

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial002_py310.py hl[12] *}

## Tipos "set" { #set-types }

Mas então, quando nós pensamos mais, percebemos que as tags não devem se repetir, elas provavelmente devem ser strings únicas.

E que o Python tem um tipo de dados especial para conjuntos de itens únicos, o `set`.

Então podemos declarar `tags` como um conjunto de strings:

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial003_py310.py hl[12] *}

sistemas de chat também não são tão fáceis de pesquisar quanto no GitHub, então perguntas e respostas podem se perder na conversa. E somente as que estão no GitHub contam para você se tornar um(a) [Especialista em FastAPI](fastapi-people.md#fastapi-experts){.internal-link target=_blank}, então é bem provável que você receba mais atenção no GitHub.

Por outro lado, há milhares de usuários nos sistemas de chat, então há uma grande chance de você encontrar alguém para conversar por lá quase...