`UploadFile` tem os seguintes métodos `assíncronos`. Todos eles chamam os métodos de arquivo correspondentes por baixo dos panos (usando o `SpooledTemporaryFile` interno).

* `write(data)`: Escreve `data` (`str` ou `bytes`) no arquivo.

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

como em:

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

## Suporte de editor em todo canto

E você obtém suporte do editor em todos os lugares.

Mesmo para itens dentro de listas:

<img src="/img/tutorial/body-nested-models/image01.png">

Em seguida, ele **extrairá** todos esses arquivos e os colocará em um diretório no seu computador.

Por padrão, ele colocará os arquivos baixados e extraídos no diretório que vem com a instalação do Python, que é o **ambiente global**.

## O que são ambientes virtuais

Este provedor pode cobrar por requisição, e chamá-lo pode levar mais tempo do que se você tivesse um usuário fixo para os testes.

Você provavelmente quer testar o provedor externo uma vez, mas não necessariamente chamá-lo em todos os testes que executarem.

Neste caso, você pode sobrepor (*override*) a dependência que chama o provedor, e utilizar uma dependência customizada que retorna um *mock* do usuário, apenas para os seus testes.

Después de tener tests, puedes actualizar la versión de **FastAPI** a una más reciente, y asegurarte de que todo tu código está funcionando correctamente ejecutando tus tests.

Si todo está funcionando, o después de hacer los cambios necesarios, y todos tus tests pasan, entonces puedes fijar tu `fastapi` a esa nueva versión más reciente.

## Sobre Starlette

No deberías fijar la versión de `starlette`.

De esa manera, la sub-aplicación sabrá usar ese prefijo de path para la interfaz de documentación.

Y la sub-aplicación también podría tener sus propias sub-aplicaciones montadas y todo funcionaría correctamente, porque FastAPI maneja todos estos `root_path`s automáticamente.

Apenas tenha em mente que quando você ler "servidor" em geral, isso pode se referir a uma dessas duas coisas.

Quando se refere à máquina remota, é comum chamá-la de **servidor**, mas também de **máquina**, **VM** (máquina virtual), **nó**. Todos esses termos se referem a algum tipo de máquina remota, normalmente executando Linux, onde você executa programas.

## Instale o Programa Servidor

Primero enfoquémonos en la dependencia.

Es solo una función que puede tomar todos los mismos parámetros que una *path operation function* puede tomar:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py hl[8:9] *}

Eso es todo.

**2 líneas**.

Y tiene la misma forma y estructura que todas tus *path operation functions*.

///

## Headers duplicados

Es posible recibir headers duplicados. Eso significa, el mismo header con múltiples valores.

Puedes definir esos casos usando una lista en la declaración del tipo.

Recibirás todos los valores del header duplicado como una `list` de Python.

Por ejemplo, para declarar un header de `X-Token` que puede aparecer más de una vez, puedes escribir:

{* ../../docs_src/header_params/tutorial003_an_py310.py hl[9] *}

    * O esquema gerado vai especificar que é uma `str` com o "formato" `binary`.
* `Decimal`:
    * O `Decimal` padrão do Python.
    * Em requisições e respostas será representado como um `float`.
* Você pode checar todos os tipos de dados válidos do Pydantic aqui: <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/types/" class="external-link" target="_blank">Tipos de dados do Pydantic</a>.

## Exemplo