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Então, quando você precisa declarar um valor como obrigatório usando `Query`, você pode simplesmente não declarar um valor padrão:

{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial006_an_py39.py hl[9] *}

### Obrigatório, pode ser `None` { #required-can-be-none }

/// 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

## Desabilitar destaque de sintaxe { #disable-syntax-highlighting }

Por exemplo, você pode desabilitar o destaque de sintaxe na UI do Swagger.

Sem alterar as configurações, o destaque de sintaxe é habilitado por padrão:

<img src="/img/tutorial/extending-openapi/image02.png">

Mas você pode desabilitá-lo definindo `syntaxHighlight` como `False`:

{* ../../docs_src/configure_swagger_ui/tutorial001_py39.py hl[3] *}

Assim, o parâmetro de path será extraído, validado, convertido para o tipo especificado e anotado com OpenAPI.

Do mesmo jeito, você pode declarar qualquer outro parâmetro normalmente, e além disso, obter o `Request` também.

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## Documentação do `Request` { #request-documentation }

### 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_py39.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.

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">

# Tipos de dados extras { #extra-data-types }

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.

Então, você pode adicionar dados extras para o esquema gerado automaticamente.

Por exemplo, você poderia optar por ler e validar a requisição com seu próprio código, sem utilizar funcionalidades automatizadas do FastAPI com o Pydantic, mas você ainda pode quere definir a requisição no esquema OpenAPI.

Você pode fazer isso com `openapi_extra`:

# 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] *}

///

Como o SQLModel é baseado no SQLAlchemy, você pode facilmente usar **qualquer banco de dados suportado** pelo SQLAlchemy (o que também os torna suportados pelo SQLModel), como:

* PostgreSQL
* MySQL
* SQLite
* Oracle
* Microsoft SQL Server, etc.

Neste exemplo, usaremos **SQLite**, porque ele usa um único arquivo e o Python tem suporte integrado. Assim, você pode copiar este exemplo e executá-lo como está.