{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial002.py hl[1] *}

### Declarar una `list` con un parámetro de tipo

Para declarar tipos que tienen parámetros de tipo (tipos internos), como `list`, `dict`, `tuple`:

* Si estás en una versión de Python inferior a 3.9, importa su versión equivalente del módulo `typing`
* Pasa el/los tipo(s) interno(s) como "parámetros de tipo" usando corchetes: `[` y `]`

En Python 3.9 sería:

```Python

	// RoleARN parameter processing: If a role ARN is given in the request, we
	// use that and validate the authentication request. If not, we assume this
	// is an STS request for a claim based IDP (if one is present) and set
	// roleArn = openid.DummyRoleARN.
	//
	// Currently, we do not support multiple claim based IDPs, as there is no
	// defined parameter to disambiguate the intended IDP in this STS request.

        void testWireFormatMethodsWithDifferentPositions(int position) throws Exception {
            // Given
            byte[] buffer = new byte[100];

            // Test write parameter words
            Method writeParams = SmbComNtCancel.class.getDeclaredMethod("writeParameterWordsWireFormat", byte[].class, int.class);
            writeParams.setAccessible(true);

     *
     * @param type the type, must not be {@code null}
     * @param context the Maven session, must not be {@code null}
     * @since 3.0 (addition of the <code>MavenSession</code> parameter)
     */
    ToolchainPrivate[] getToolchainsForType(String type, MavenSession context) throws MisconfiguredToolchainException;

    /**

## Exemplo

Aqui está um exemplo de *operação de rota* com parâmetros utilizando-se de alguns dos tipos acima.

{* ../../docs_src/extra_data_types/tutorial001.py hl[1,3,12:16] *}

Note que os parâmetros dentro da função tem seu tipo de dados natural, e você pode, por exemplo, realizar manipulações normais de data, como:

    }

    @Test
    void testReadDataWireFormat_EmptyBuffer() throws Exception {
        // Test with empty dataCount but decode still processes buffer
        // Note: SmbInfoAllocation.decode() doesn't check len parameter, always reads 20 bytes
        response = new Trans2QueryFSInformationResponse(config, FileSystemInformation.SMB_INFO_ALLOCATION);

        byte[] buffer = new byte[100];

import static java.util.Collections.max;

import com.google.common.annotations.GwtCompatible;
import com.google.common.annotations.VisibleForTesting;
import java.util.Map;

/**
 * An implementation-specific parameter class suitable for initializing {@link
 * ArrayBasedCharEscaper} or {@link ArrayBasedUnicodeEscaper} instances. This class should be used
 * when more than one escaper is created using the same character replacement mapping to allow the

    public String userFavorite;

    /** The web API JSON setting. */
    public String webApiJson;

    /** The default label value setting. */
    public String defaultLabelValue;

    /** The append query parameter setting. */
    public String appendQueryParameter;

    /** The login required setting. */
    public String loginRequired;

    /** The ignore failure type setting. */
    public String ignoreFailureType;

///

## Pydantic Models for Forms { #pydantic-models-for-forms }

You just need to declare a **Pydantic model** with the fields you want to receive as **form fields**, and then declare the parameter as `Form`:

{* ../../docs_src/request_form_models/tutorial001_an_py39.py hl[9:11,15] *}

**FastAPI** will **extract** the data for **each field** from the **form data** in the request and give you the Pydantic model you defined.

## Campos do tipo Lista com um parâmetro de tipo

Mas o Python tem uma maneira específica de declarar listas com tipos internos ou "parâmetros de tipo":

### Importe `List` do typing

Primeiramente, importe `List` do módulo `typing` que já vem por padrão no Python:

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial002.py hl[1] *}

### Declare a `List` com um parâmetro de tipo