{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial013_an_py39.py hl[9] *}

/// note | Nota

Ten en cuenta que en este caso, FastAPI no comprobará el contenido de la lista.

Por ejemplo, `list[int]` comprobaría (y documentaría) que el contenido de la lista son enteros. Pero `list` sola no lo haría.

///

## Declarar más metadatos { #declare-more-metadata }

Puedes agregar más información sobre el parámetro.

Esta definición de esquema incluye los paths de tu API, los posibles parámetros que toman, etc.

#### Esquema de Datos { #data-schema }

El término "esquema" también podría referirse a la forma de algunos datos, como el contenido JSON.

En ese caso, significaría los atributos del JSON, los tipos de datos que tienen, etc.

#### OpenAPI y JSON Schema { #openapi-and-json-schema }

{* ../../docs_src/custom_request_and_route/tutorial001_an_py310.py hl[19:27] *}

/// note | Detalhes Técnicos

Um `Request` tem um atributo `request.scope`, que é apenas um `dict` do Python contendo os metadados relacionados à requisição.

Um `Request` também tem um `request.receive`, que é uma função para "receber" o corpo da requisição.

O dicionário `scope` e a função `receive` são ambos parte da especificação ASGI.

             to quit<b>)</b>
```

</div>

Eso funcionaría para la mayoría de los casos. 😎

Podrías usar ese comando, por ejemplo, para iniciar tu app **FastAPI** en un contenedor, en un servidor, etc.

## Servidores ASGI { #asgi-servers }

Vamos a profundizar un poquito en los detalles.

Passe `*`, como o primeiro parâmetro da função.

O Python não fará nada com esse `*`, mas saberá que todos os parâmetros seguintes devem ser chamados como argumentos nomeados (pares chave-valor), também conhecidos como <abbr title="Do inglês: K-ey W-ord Arg-uments"><code>kwargs</code></abbr>. Mesmo que eles não tenham um valor padrão.

{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial003_py39.py hl[7] *}

/// note | Nota

Tenha em mente que, neste caso, o FastAPI não verificará o conteúdo da lista.

Por exemplo, `list[int]` verificaria (e documentaria) que os conteúdos da lista são inteiros. Mas `list` sozinho não.

///

## Declare mais metadados { #declare-more-metadata }

Você pode adicionar mais informações sobre o parâmetro.

constraints.ParametersScriptAssert.message = La expresión de script "{script}" no es verdadera.
constraints.Range.message = {item} debe estar entre {min} y {max}.
constraints.SafeHtml.message = {item} contiene contenido HTML peligroso.
constraints.ScriptAssert.message = La expresión de script "{script}" no es verdadera.
constraints.URL.message = {item} no es una URL válida.
constraints.Required.message = {item} es obligatorio.

Então podemos declarar `tags` como um conjunto de strings:

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial003_py310.py hl[12] *}

Com isso, mesmo que você receba uma requisição contendo dados duplicados, ela será convertida em um conjunto de itens exclusivos.

E sempre que você enviar esses dados como resposta, mesmo se a fonte tiver duplicatas, eles serão gerados como um conjunto de itens exclusivos.

Pero para esos responses adicionales tienes que asegurarte de devolver un `Response` como `JSONResponse` directamente, con tu código de estado y contenido.

## Response Adicional con `model` { #additional-response-with-model }

Puedes pasar a tus *decoradores de path operation* un parámetro `responses`.

* Valida **estruturas complexas**:
    * Use modelos hierárquicos do Pydantic, `List` e `Dict` do `typing` do Python, etc.
    * Validadores permitem que esquemas de dados complexos sejam limpos e facilmente definidos, conferidos e documentados como JSON Schema.
    * Você pode ter **JSONs aninhados** profundamente e tê-los todos validados e anotados.
* **Extensível**: