Dessa forma o **FastAPI** saberá que o parâmetro é obrigatório.

## Lista de parâmetros de consulta / múltiplos valores

Quando você declara explicitamente um parâmetro com `Query` você pode declará-lo para receber uma lista de valores, ou podemos dizer, que irá receber mais de um valor.

Por exemplo, para declarar que o parâmetro `q` pode aparecer diversas vezes na URL, você escreveria:

```Python hl_lines="9"

uma `Response` diretamente (ou qualquer subclasse, como `JSONResponse`), os dados não serão convertidos automaticamente (mesmo que você declare um `response_model`), e a documentação não será gerada automaticamente (por exemplo, incluindo o "media type", no cabeçalho HTTP `Content-Type` como parte do esquema OpenAPI gerado).

Mas você também pode declarar a `Response` que você deseja utilizar (e.g. qualquer subclasse de `Response`), em um *decorador de operação de rota* utilizando o parâmetro...

                            * `security_scopes.scopes` terá `[]` (nada) para a *operação de rota* `read_system_status`, porque ele não declarou nenhum `Security` com `scopes`, e sua dependência, `get_current_user`, não declara nenhum `scopes` também.

/// tip | Dica

# Utilizando o Request diretamente

Até agora você declarou as partes da requisição que você precisa utilizando os seus tipos.

Obtendo dados de:

* Os parâmetros das rotas.
* Cabeçalhos (*Headers*).
* Cookies.
* etc.

E ao fazer isso, o **FastAPI** está validando as informações, convertendo-as e gerando documentação para a sua API automaticamente.

Porém há situações em que você possa precisar acessar o objeto `Request` diretamente.

O Python possui suporte para "dicas de tipo" ou "type hints" (também chamado de "anotações de tipo" ou "type annotations")

Esses **"type hints"** são uma sintaxe especial que permite declarar o <abbr title = "por exemplo: str, int, float, bool">tipo</abbr> de uma variável.

Ao declarar tipos para suas variáveis, editores e ferramentas podem oferecer um melhor suporte.

```Python hl_lines="1"
{!../../docs_src/body_nested_models/tutorial002.py!}
```

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

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

* Importe os do modulo `typing`
* Passe o(s) tipo(s) interno(s) como "parâmetros de tipo" usando colchetes: `[` e `]`

```Python
from typing import List

my_list: List[str]
```

* Les arguments nommés à passer à la fonction de tâche (`message="some notification"`).

## Injection de dépendances

Utiliser `BackgroundTasks` fonctionne aussi avec le système d'injection de dépendances. Vous pouvez déclarer un paramètre de type `BackgroundTasks` à différents niveaux : dans une *fonction de chemin*, dans une dépendance, dans une sous-dépendance...

Você pode declarar um `response_model`, utilizando o código de status padrão `200` (ou um customizado caso você precise), e depois adicionar informações adicionais para esse mesmo retorno em `responses`, diretamente no esquema OpenAPI.

O **FastAPI** manterá as informações adicionais do `responses`, e combinará com o esquema JSON do seu modelo.

 *
 * <p>The declaration methods must be public.
 */
@AndroidIncompatible // only used by android incompatible tests.
abstract class SubtypeTester implements Cloneable {

  /** Annotates a public method that declares subtype assertion. */
  @RequiredModifiers(Modifier.PUBLIC)
  @Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
  @Target(ElementType.METHOD)
  @interface TestSubtype {
    /** Suppresses the assertion on {@link TypeToken#getSubtype}. */

- Fixed a situation when, sometimes, the scheduler incorrectly placed a pod in the `unschedulable` queue instead of the `backoff` queue. This happened when some plugin previously declared the pod as `unschedulable` and then in a later attempt encounters some other error. Scheduling of that pod then got delayed by up to five minutes, after which periodic flushing moved the pod back into the `active` queue. ([#120334](https://github.com/kubernetes/kubernetes/pull/120334), [@pohly](https://github.com/pohly))...