```Python hl_lines="14"
{!../../../docs_src/body_nested_models/tutorial002.py!}
```

## Tipo "set"


Mas então, quando nós pensamos mais, percebemos que as tags não devem se repetir, elas provavelmente devem ser strings únicas.

E que o Python tem um tipo de dados especial para conjuntos de itens únicos, o `set`.

Então podemos importar `Set` e declarar `tags` como um `set` de `str`s:


```Python hl_lines="1  14"

Por exemplo, estava claro que idealmente ele deveria ser baseado nos _type hints_ padrões do Python.

Também, a melhor abordagem era usar padrões já existentes.

* Validación de datos
* Documentación automática

## Configuraciones por defecto

Como los parámetros de query no están fijos en una parte del path pueden ser opcionales y pueden tener valores por defecto.

El ejemplo arriba tiene `skip=0` y `limit=10` como los valores por defecto.

Entonces, si vas a la URL:

```
http://127.0.0.1:8000/items/
```

* Validação de dados
* Documentação automática

## Valores padrão

Como os parâmetros de consulta não são uma parte fixa da rota, eles podem ser opcionais e podem ter valores padrão.

No exemplo acima eles tem valores padrão de `skip=0` e `limit=10`.

Então, se você for até a URL:

```
http://127.0.0.1:8000/items/
```

Seria o mesmo que ir para:

## Corpo da requisição + parâmetros de rota

Você pode declarar parâmetros de rota e corpo da requisição ao mesmo tempo.

O **FastAPI** irá reconhecer que os parâmetros da função que combinam com parâmetros de rota devem ser **retirados da rota**, e parâmetros da função que são declarados como modelos Pydantic sejam **retirados do corpo da requisição**.

```Python hl_lines="17-18"
{!../../../docs_src/body/tutorial003.py!}
```

Estes são os usuários que [helped others the most with issues (questions) in GitHub](help-fastapi.md#responda-perguntas-no-github){.internal-link target=_blank} em *todo o tempo*.

Eles provaram ser especialistas ajudando muitos outros. ✨

{% if people %}
<div class="user-list user-list-center">
{% for user in people.experts[:50] %}

# Modelos Adicionais

Continuando com o exemplo anterior, será comum ter mais de um modelo relacionado.

Isso é especialmente o caso para modelos de usuários, porque:

* O **modelo de entrada** precisa ser capaz de ter uma senha.
* O **modelo de saída** não deve ter uma senha.
* O **modelo de banco de dados** provavelmente precisaria ter uma senha criptografada.

!!! danger

### Crea una clase `Enum`

Importa `Enum` y crea una sub-clase que herede desde `str` y desde `Enum`.

Al heredar desde `str` la documentación de la API podrá saber que los valores deben ser de tipo `string` y podrá mostrarlos correctamente.

Luego crea atributos de clase con valores fijos, que serán los valores disponibles válidos:

```Python hl_lines="1  6-9"
{!../../../docs_src/path_params/tutorial005.py!}

```

Puedes devolver `dict`, `list`, valores singulares como un `str`, `int`, etc.

También puedes devolver modelos de Pydantic (ya verás más sobre esto más adelante).

Hay muchos objetos y modelos que pueden ser convertidos automáticamente a JSON (incluyendo ORMs, etc.). Intenta usar tus favoritos, es muy probable que ya tengan soporte.

## Repaso

* Importa `FastAPI`.
* Crea un instance de `app`.

  }

  /**
   * The stopwatch gathers events and presents them as strings. R0.6 means a delay of 0.6 seconds
   * caused by the (R)ateLimiter U1.0 means the (U)ser caused the stopwatch to sleep for a second.
   */
  static class FakeStopwatch extends SleepingStopwatch {
    long instant = 0L;
    final List<String> events = Lists.newArrayList();

    @Override