Isso fará com que tags seja uma lista de itens mesmo sem declarar o tipo dos elementos desta lista.

## Campos do tipo Lista com um parâmetro de tipo { #list-fields-with-type-parameter }

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

### Declare uma `list` com um parâmetro de tipo { #declare-a-list-with-a-type-parameter }

Esto sería más o menos equivalente a escribir:

<div class="termy">

```console
$ /opt/custompython/bin/python
```

</div>

////

//// tab | Windows

El sistema **encontrará** el programa `python` en `C:\opt\custompython\bin\python` y lo ejecutará.

Esto sería más o menos equivalente a escribir:

<div class="termy">

Antes da versão 2 do Pydantic e antes do FastAPI 0.100.0, o parâmetro se chamava `regex` em vez de `pattern`, mas agora está descontinuado.

Você ainda pode ver algum código usando isso:

//// tab | Pydantic v1

{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial004_regex_an_py310.py hl[11] *}

////

Mas saiba que isso está descontinuado e deve ser atualizado para usar o novo parâmetro `pattern`. 🤓

Ela ajuda muito durante o **desenvolvimento**, mas você **não deve** usá-la em **produção**.

///

## Conceitos de Implantação { #deployment-concepts }

Esses exemplos executam o programa do servidor (por exemplo, Uvicorn), iniciando **um único processo**, ouvindo em todos os IPs (`0.0.0.0`) em uma porta predefinida (por exemplo, `80`).

Si estás usando contenedores, por ejemplo con Docker o Kubernetes, te contaré más sobre eso en el próximo capítulo: [FastAPI en Contenedores - Docker](docker.md){.internal-link target=_blank}.

En particular, cuando corras en **Kubernetes** probablemente **no** querrás usar workers y en cambio correr **un solo proceso de Uvicorn por contenedor**, pero te contaré sobre eso más adelante en ese capítulo.

///

## Múltiples Workers { #multiple-workers }

///

## Agregar información extra { #add-extra-information }

Puedes declarar información extra en `Field`, `Query`, `Body`, etc. Y será incluida en el JSON Schema generado.

Aprenderás más sobre cómo agregar información extra más adelante en la documentación, cuando aprendamos a declarar ejemplos.

/// warning | Advertencia

Mas aqui está o ponto principal.

O código relacionado à segurança e à injeção de dependências é escrito apenas uma vez.

E você pode torná-lo tão complexo quanto quiser. E ainda assim, tê-lo escrito apenas uma vez, em um único lugar. Com toda a flexibilidade.

Mas você pode ter milhares de endpoints (*operações de rota*) usando o mesmo sistema de segurança.

{* ../../docs_src/python_types/tutorial001_py39.py hl[2] *}

### Edite-o { #edit-it }

É um programa muito simples.

Mas agora imagine que você estava escrevendo do zero.

Em algum momento você teria iniciado a definição da função, já tinha os parâmetros prontos...

Mas então você deve chamar "esse método que converte a primeira letra em maiúscula".

Era `upper`? Era `uppercase`? `first_uppercase`? `capitalize`?

Más adelante, para tu aplicación en producción, es posible que desees usar un servidor de base de datos como **PostgreSQL**.

/// tip | Consejo

Se você não selecionar nenhum escopo, você terá "autenticado", mas quando você tentar acessar `/users/me/` ou `/users/me/items/`, você vai obter um erro dizendo que você não possui as permissões necessárias. Você ainda poderá acessar `/status/`.

E se você selecionar o escopo `me`, mas não o escopo `items`, você poderá acessar `/users/me/`, mas não `/users/me/items/`.