## Misture `Path`, `Query` e parâmetros de corpo { #mix-path-query-and-body-parameters }

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] *}

# Corpo - Modelos aninhados { #body-nested-models }

Com o **FastAPI**, você pode definir, validar, documentar e usar modelos arbitrariamente e profundamente aninhados (graças ao Pydantic).

## Campos do tipo Lista { #list-fields }

Você pode definir um atributo como um subtipo. Por exemplo, uma `list` do Python:

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial001_py310.py hl[12] *}

///

Claro que este não é o frontend para os usuários finais, mas é uma ótima ferramenta automática para documentar interativamente toda a sua API.

Pode ser usada pelo time de frontend (que pode ser você mesmo).

Pode ser usada por aplicações e sistemas de terceiros.

E também pode ser usada por você mesmo, para depurar, verificar e testar a mesma aplicação.

## O fluxo de `password` { #the-password-flow }

/// tip | Dica

Alguns editores de texto checam parâmetros de funções não utilizados, e os mostram como erros.

Utilizando `dependencies` no *decorador da operação de rota* você pode garantir que elas serão executadas enquanto evita erros de editores/ferramentas.

Isso também pode ser útil para evitar confundir novos desenvolvedores que ao ver um parâmetro não usado no seu código podem pensar que ele é desnecessário.

///

/// info | Informação

### Modificar o esquema OpenAPI { #modify-the-openapi-schema }

Agora, você pode adicionar a extensão do ReDoc, incluindo um `x-logo` personalizado ao "objeto" `info` no esquema OpenAPI:

{* ../../docs_src/extending_openapi/tutorial001_py310.py hl[22:24] *}

### Armazenar em cache o esquema OpenAPI { #cache-the-openapi-schema }

Você pode usar a propriedade `.openapi_schema` como um "cache" para armazenar o esquema gerado.

## Criar e Usar Variáveis de Ambiente { #create-and-use-env-vars }

Você pode **criar** e usar variáveis de ambiente no **shell (terminal)**, sem precisar do Python:

//// tab | Linux, macOS, Windows Bash

<div class="termy">

```console
// Você pode criar uma variável de ambiente MY_NAME com
$ export MY_NAME="Wade Wilson"

// Então você pode usá-la com outros programas, como
$ echo "Hello $MY_NAME"

Hello Wade Wilson

### Sem tipo de retorno { #no-return-type }

Você também pode omitir o tipo de retorno. O FastAPI usará o [`jsonable_encoder`](./encoder.md) para converter os dados e enviá-los.

{* ../../docs_src/server_sent_events/tutorial001_py310.py ln[34:37] hl[35] *}

## `ServerSentEvent` { #serversentevent }

Se você precisar definir campos de SSE como `event`, `id`, `retry` ou `comment`, você pode produzir objetos `ServerSentEvent` em vez de dados simples.

///

## Execute seu código com seu depurador { #run-your-code-with-your-debugger }

Como você está executando o servidor Uvicorn diretamente do seu código, você pode chamar seu programa Python (sua aplicação FastAPI) diretamente do depurador.

---

Por exemplo, no Visual Studio Code, você pode:

* Ir para o painel "Debug".
* "Add configuration...".
* Selecionar "Python"

///

## Outros modelos { #other-models }

Agora você pode obter o usuário atual diretamente nas *funções de operação de rota* e lidar com os mecanismos de segurança no nível da **Injeção de Dependências**, usando `Depends`.

E você pode usar qualquer modelo ou dado para os requisitos de segurança (neste caso, um modelo Pydantic `User`).

Isso é trabalho "síncrono", você está "sincronizado" com o caixa / cozinheiro 👨‍🍳. Você tem que esperar 🕙 e estar lá no exato momento que o caixa / cozinheiro 👨‍🍳 terminar os hambúrgueres e os der a você, ou então, outro alguém pode pegá-los.

<img src="/img/async/parallel-burgers/parallel-burgers-04.png" class="illustration">