## Lista de modelos { #list-of-models }

Da mesma forma, você pode declarar respostas de listas de objetos.

Para isso, use o padrão Python `typing.List` (ou simplesmente `list` no Python 3.9 e superior):

{* ../../docs_src/extra_models/tutorial004_py39.py hl[18] *}

```JSON
{
    "name": "Foo",
    "price": 45.2
}
```

## Declare como um parâmetro { #declare-it-as-a-parameter }

Para adicioná-lo à sua *operação de rota*, declare-o da mesma maneira que você declarou parâmetros de rota e de consulta:

{* ../../docs_src/body/tutorial001_py310.py hl[16] *}

...e declare o seu tipo como o modelo que você criou, `Item`.

## Resultados { #results }

seu aplicativo normalmente teria **apenas um processo** (ex.: um processo Uvicorn executando seu aplicativo FastAPI). Todos seriam **contêineres idênticos**, executando a mesma coisa, mas cada um com seu próprio processo, memória, etc. Dessa forma, você aproveitaria a **paralelização** em **núcleos diferentes** da CPU, ou até mesmo em **máquinas diferentes**.

E o sistema de contêiner com o **balanceador de carga** iria **distribuir as solicitações** para cada um dos contêineres com seu aplicativo...

Você também pode usar `from starlette.requests import Request` e `from starlette.responses import JSONResponse`.

**FastAPI** disponibiliza o mesmo `starlette.responses` através do `fastapi.responses` por conveniência ao desenvolvedor. Contudo, a maior parte das respostas disponíveis vem diretamente do Starlette. O mesmo acontece com o `Request`.

///

## Sobrescreva os manipuladores de exceções padrão { #override-the-default-exception-handlers }

Ele tinha validação de dados automática, serialização de dados e geração de schema OpenAPI baseadas nas mesmas anotações de tipo em vários locais.

Você também pode criar uma variável de ambiente apenas para uma **invocação específica do programa**, que só está disponível para aquele programa e apenas pela duração dele.

Para fazer isso, crie-a na mesma linha, antes do próprio programa:

<div class="termy">

```console
// Criar uma variável de ambiente MY_NAME para esta chamada de programa
$ MY_NAME="Wade Wilson" python main.py

///

### Criar um Hero { #create-a-hero }

Como cada modelo SQLModel também é um modelo Pydantic, você pode usá-lo nas mesmas **anotações de tipo** que usaria para modelos Pydantic.

Por exemplo, se você declarar um parâmetro do tipo `Hero`, ele será lido do **corpo JSON**.

Da mesma forma, você pode declará-lo como o **tipo de retorno** da função, e então o formato dos dados aparecerá na interface de documentação automática da API.

Aqui estão algumas dos tipos de resposta disponíveis.

Lembre-se que você pode utilizar `Response` para retornar qualquer outra coisa, ou até mesmo criar uma subclasse personalizada.

/// note | Detalhes Técnicos

Você também pode utilizar `from starlette.responses import HTMLResponse`.

comportamento, agora você deve criar os recursos para tarefas em segundo plano dentro da própria tarefa em segundo plano, e usar internamente apenas dados que não dependam dos recursos de dependências com `yield`.

Por exemplo, em vez de usar a mesma sessão de banco de dados, você criaria uma nova sessão de banco de dados dentro da tarefa em segundo plano, e obteria os objetos do banco de dados usando essa nova sessão. E então, em vez de passar o objeto do banco de dados como parâmetro para a função...

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

<img src="/img/python-types/image05.png">

Sem tipos, isso é quase impossível de alcançar.

Observe que a variável `item` é um dos elementos da lista `items`.

E, ainda assim, o editor sabe que é um `str` e fornece suporte para isso.

#### Tuple e Set { #tuple-and-set }

Você faria o mesmo para declarar `tuple`s e `set`s: