* algorithms should document their behavior in the presence of duplicates.
   *
   * <p>The elements of the returned {@code Iterable} must each be:
   *
   * <ul>
   *   <li>Non-null
   *   <li>Usable as {@code Map} keys (see the Guava User Guide's section on <a
   *       href="https://github.com/google/guava/wiki/GraphsExplained#graph-elements-nodes-and-edges">
   *       graph elements</a> for details)
   * </ul>
   *

{* ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial002_py310.py hl[20] *}

En este caso, **FastAPI** notará que hay más de un parámetro del cuerpo en la función (hay dos parámetros que son modelos de Pydantic).

Entonces, usará los nombres de los parámetros como claves (nombres de campo) en el cuerpo, y esperará un cuerpo como:

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

Um **gerenciador de contexto** em Python é algo que você pode usar em uma declaração `with`, por exemplo, `open()` pode ser usado como um gerenciador de contexto:

```Python
with open("file.txt") as file:
    file.read()
```

Em versões mais recentes do Python, há também um **gerenciador de contexto assíncrono**. Você o usaria com `async with`:

```Python
async with lifespan(app):
    await do_stuff()
```

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

Mas você não está restrito a usar um modelo de dados, classe ou tipo específico.

Você quer ter apenas um `id` e `email`, sem incluir nenhum `username` no modelo? Claro. Você pode usar essas mesmas ferramentas.

     *
     * @return true if RDMA capable
     */
    public boolean isRdmaCapable() {
        return rdmaCapable;
    }

    /**
     * Check if this interface is usable for multi-channel
     *
     * @return true if usable
     */
    public boolean isUsableForChannel() {
        return address != null && !address.isLoopbackAddress() && !address.isLinkLocalAddress();
    }

    /**

Y una subclase de `APIRoute` para usar esa clase de request personalizada.

### Crear una clase personalizada `GzipRequest` { #create-a-custom-gziprequest-class }

/// tip | Consejo

Este es un ejemplo sencillo para demostrar cómo funciona. Si necesitas soporte para Gzip, puedes usar el [`GzipMiddleware`](../advanced/middleware.md#gzipmiddleware){.internal-link target=_blank} proporcionado.

## Middlewares integrados { #integrated-middlewares }

**FastAPI** incluye varios middlewares para casos de uso común, veremos a continuación cómo usarlos.

/// note | Detalles Técnicos

Para los próximos ejemplos, también podrías usar `from starlette.middleware.something import SomethingMiddleware`.

## Resumen { #recap }

Puedes usar Pydantic Settings para manejar las configuraciones o ajustes de tu aplicación, con todo el poder de los modelos de Pydantic.

* Al usar una dependencia, puedes simplificar las pruebas.
* Puedes usar archivos `.env` con él.

{* ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial002_py310.py hl[20] *}

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,

      }
    }

    // Write the payload.
    sink.writeAll(content)
  }

  /**
   * Execute [block] with a new namespace for type hints. Type hints from the enclosing type are no
   * longer usable by the current type's members.
   */
  fun <T> withTypeHint(block: () -> T): T {
    typeHintStack.add(null)
    try {
      return block()
    } finally {
      typeHintStack.removeAt(typeHintStack.size - 1)