### `Body` com `examples` { #body-with-examples }

Aqui passamos `examples` contendo um exemplo dos dados esperados em `Body()`:

{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial003_an_py310.py hl[22:29] *}

### Exemplo na UI da documentação { #example-in-the-docs-ui }

Com qualquer um dos métodos acima, ficaria assim em `/docs`:

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

# Parâmetros de Consulta { #query-parameters }

Quando você declara outros parâmetros na função que não fazem parte dos parâmetros da rota, esses parâmetros são automaticamente interpretados como parâmetros de "consulta".

{* ../../docs_src/query_params/tutorial001_py310.py hl[9] *}

A consulta é o conjunto de pares chave-valor que vai depois de `?` na URL, separado pelo caractere `&`.

Por exemplo, na URL:

```
http://127.0.0.1:8000/items/?skip=0&limit=10

Pela última [Pesquisa do Desenvolvedor Python](https://www.jetbrains.com/research/python-developers-survey-2018/#development-tools), isso cobre cerca de 80% dos usuários.

Isso significa que o **FastAPI** foi testado especificamente com os editores usados por 80% dos desenvolvedores Python. Como a maioria dos outros editores tendem a funcionar de forma similar, todos os seus benefícios devem funcionar para virtualmente todos os editores.

* O **modelo de saída** não deve ter uma senha.
* O **modelo de banco de dados** provavelmente precisaria ter uma senha com hash.

/// danger | Cuidado

Nunca armazene senhas em texto simples dos usuários. Sempre armazene uma "hash segura" que você pode verificar depois.

Se não souber, você aprenderá o que é uma "senha hash" nos [capítulos de segurança](security/simple-oauth2.md#password-hashing).

///

Neste caso, o **FastAPI** perceberá que existe mais de um parâmetro de corpo na função (dois parâmetros que são modelos Pydantic).

Então, ele usará o nome dos parâmetros como chaves (nome dos campos) no corpo, e espera um corpo como:

```JSON
{
    "item": {
        "name": "Foo",
        "description": "The pretender",
        "price": 42.0,
        "tax": 3.2
    },

E é possível que para seu caso de uso, a solução esteja em uma delas.

///

## Leia o Tutorial primeiro { #read-the-tutorial-first }

Você ainda pode usar a maior parte dos recursos no **FastAPI** com o conhecimento do [Tutorial - Guia de Usuário](../tutorial/index.md) principal.

Por padrão, tudo **"simplesmente funciona"**.

### Validação { #validation }

* Validação para a maioria dos (ou todos?) **tipos de dados** do Python, incluindo:
    * objetos JSON (`dict`).
    * arrays JSON (`list`), definindo tipos dos itens.
    * campos String (`str`), definindo tamanho mínimo e máximo.
    * Numbers (`int`, `float`) com valores mínimos e máximos, etc.

# Sub Aplicaciones - Mounts { #sub-applications-mounts }

Si necesitas tener dos aplicaciones de **FastAPI** independientes, cada una con su propio OpenAPI independiente y su propia interfaz de docs, puedes tener una aplicación principal y "montar" una (o más) sub-aplicación(es).

## Montar una aplicación **FastAPI** { #mounting-a-fastapi-application }

{* ../../docs_src/python_types/tutorial006_py310.py hl[1] *}

/// info | Informação

Esses tipos internos dentro dos colchetes são chamados de "parâmetros de tipo".

Neste caso, `str` é o parâmetro de tipo passado para `list`.

///

Isso significa: "a variável `items` é uma `list`, e cada um dos itens desta lista é uma `str`".

Ao fazer isso, seu editor pode fornecer suporte mesmo durante o processamento de itens da lista:

* Conversão de dados para os dados da resposta.
* Validação de dados.
* Anotação e documentação automáticas.

## Outros tipos de dados { #other-data-types }

Aqui estão alguns dos tipos de dados adicionais que você pode usar:

* `UUID`:
    * Um "Identificador Universalmente Único" padrão, comumente usado como ID em muitos bancos de dados e sistemas.