# Tipos de dados extras

Até agora, você tem usado tipos de dados comuns, tais como:

* `int`
* `float`
* `str`
* `bool`

Mas você também pode usar tipos de dados mais complexos.

E você ainda terá os mesmos recursos que viu até agora:

* Ótimo suporte do editor.
* Conversão de dados das requisições recebidas.
* Conversão de dados para os dados da resposta.
* Validação de dados.
* Anotação e documentação automáticas.

El [Tutorial - Guía del usuario](../tutorial/index.md){.internal-link target=_blank} principal debería ser suficiente para darte un recorrido por todas las funcionalidades principales de **FastAPI**.

En las siguientes secciones verás otras opciones, configuraciones y funcionalidades adicionales.

/// tip | Consejo

Las siguientes secciones **no son necesariamente "avanzadas"**.

Y es posible que para tu caso de uso, la solución esté en una de ellas.

├── Dockerfile
└── requirements.txt
```

#### Detrás de un Proxy de Terminación TLS

Si estás ejecutando tu contenedor detrás de un Proxy de Terminación TLS (load balancer) como Nginx o Traefik, añade la opción `--proxy-headers`, esto le dirá a Uvicorn (a través de la CLI de FastAPI) que confíe en los headers enviados por ese proxy indicando que la aplicación se está ejecutando detrás de HTTPS, etc.

```Dockerfile

**FastAPI** n'existerait pas sans les précédentes contributions d'autres projets.

De nombreux outils ont été créés auparavant et ont contribué à inspirer sa création.

J'ai évité la création d'un nouveau framework pendant plusieurs années. J'ai d'abord essayé de combler toutes les
fonctionnalités couvertes par **FastAPI** en utilisant de nombreux frameworks, plug-ins et outils différents.

JSON Schema no tenía `examples`, así que OpenAPI añadió su propio campo `example` a su versión modificada.

OpenAPI también añadió los campos `example` y `examples` a otras partes de la especificación:

E esses modelos estão compartilhando muitos dos dados e duplicando nomes e tipos de atributos.

Nós poderíamos fazer melhor.

Podemos declarar um modelo `UserBase` que serve como base para nossos outros modelos. E então podemos fazer subclasses desse modelo que herdam seus atributos (declarações de tipo, validação, etc.).

```Dockerfile
FROM tiangolo/uvicorn-gunicorn-fastapi:python3.7

COPY ./app /app/app
```

### Raspberry Pi et autres architectures

## Valores padrão

Da mesma maneira que você utiliza `None` como o primeiro argumento para ser utilizado como um valor padrão, você pode usar outros valores.

Vamos dizer que você queira que o parâmetro de consulta `q` tenha um `min_length` de `3`, e um valor padrão de `"fixedquery"`, então declararíamos assim:

* `le`: `l`ess than or `e`qual

/// info | Información

`Query`, `Path` y otras clases que verás más adelante son subclases de una clase común `Param`.

Todas ellas comparten los mismos parámetros para validación adicional y metadatos que has visto.

///

/// note | Nota técnica

Cuando importas `Query`, `Path` y otros de `fastapi`, en realidad son funciones.

### Testé

* 100% <abbr title="La quantité de code qui est testé automatiquement">de couverture de test</abbr>.
* 100% <abbr title="Annotation de types Python, avec cela votre éditeur et autres outils externes peuvent vous fournir un meilleur support">d'annotations de type</abbr> dans le code.
* Utilisé dans des applications mises en production.

## Fonctionnalités de Starlette