async def update_item(
    item_id: int,
    item: Annotated[
        Item,
        Body(
            examples=[
                {
                    "name": "Foo",
                    "description": "A very nice Item",
                    "price": 35.4,
                    "tax": 3.2,
                }
            ],
        ),
    ],
):
    results = {"item_id": item_id, "item": item}

@app.put("/items/{item_id}")
async def update_item(
    *,
    item_id: int,
    item: Item = Body(
        examples=[
            {
                "name": "Foo",
                "description": "A very nice Item",
                "price": 35.4,
                "tax": 3.2,
            },
            {
                "name": "Bar",
                "price": "35.4",
            },
            {

async def update_item(
    *,
    item_id: int,
    item: Annotated[
        Item,
        Body(
            examples=[
                {
                    "name": "Foo",
                    "description": "A very nice Item",
                    "price": 35.4,
                    "tax": 3.2,
                },
                {
                    "name": "Bar",
                    "price": "35.4",
                },

/// note | Detalhes Técnicos

Na realidade, `Query`, `Path` e outros que você verá em seguida, criam objetos de subclasses de uma classe `Param` comum, que é ela mesma uma subclasse da classe `FieldInfo` do Pydantic.

E `Field` do Pydantic retorna uma instância de `FieldInfo` também.

`Body` também retorna objetos de uma subclasse de `FieldInfo` diretamente. E tem outras que você verá mais tarde que são subclasses da classe `Body`.

def custom_openapi():
    if app.openapi_schema:
        return app.openapi_schema
    openapi_schema = get_openapi(
        title="Custom title",
        version="2.5.0",
        summary="This is a very custom OpenAPI schema",
        description="Here's a longer description of the custom **OpenAPI** schema",
        routes=app.routes,
    )
    openapi_schema["info"]["x-logo"] = {

**FastAPI** **extraerá** los datos para **cada campo** de las **cookies** recibidas en el request y te entregará el modelo de Pydantic que definiste.

## Revisa la Documentación { #check-the-docs }

Puedes ver las cookies definidas en la UI de la documentación en `/docs`:

<div class="screenshot">
<img src="/img/tutorial/cookie-param-models/image01.png">
</div>

/// info | Información

Você verá a documentação automática da API para a aplicação principal, incluindo apenas suas próprias _operações de rota_:

<img src="/img/tutorial/sub-applications/image01.png">

E então, abra a documentação para a sub-aplicação, em <a href="http://127.0.0.1:8000/subapi/docs" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1:8000/subapi/docs</a>.

            TreeSet<Version> snapshots = new TreeSet<>(Collections.reverseOrder());

            for (String ver : versions.versions.keySet()) {
                try {
                    Version v = versionScheme.parseVersion(ver);

                    if (ver.endsWith("-SNAPSHOT")) {
                        snapshots.add(v);
                    } else {
                        releases.add(v);

 * cases the consuming thread must call [close] when it has finished reading the response
 * body.
 *
 * ### The response body can be consumed only once.
 *
 * This class may be used to stream very large responses. For example, it is possible to use this
 * class to read a response that is larger than the entire memory allocated to the current process.

Então, se você executar este exemplo e acessar <a href="http://127.0.0.1:8000/items/foo" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1:8000/items/foo</a>, você verá uma resposta:

```JSON
{"item_id":"foo"}
```

## Parâmetros de path com tipos { #path-parameters-with-types }