Con `Form` puedes declarar las mismas configuraciones que con `Body` (y `Query`, `Path`, `Cookie`), incluyendo validación, ejemplos, un alias (por ejemplo, `user-name` en lugar de `username`), etc.

/// info | Información

`Form` es una clase que hereda directamente de `Body`.

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/// tip | Consejo

Como cada modelo SQLModel também é um modelo Pydantic, você pode usá-lo nas mesmas **anotações de tipo** que usaria para modelos Pydantic.

Por exemplo, se você declarar um parâmetro do tipo `Hero`, ele será lido do **corpo JSON**.

Da mesma forma, você pode declará-lo como o **tipo de retorno** da função, e então o formato dos dados aparecerá na interface de documentação automática da API.

* The user types the `username` and `password` in the frontend, and hits `Enter`.
* The frontend (running in the user's browser) sends that `username` and `password` to a specific URL in our API (declared with `tokenUrl="token"`).
* The API checks that `username` and `password`, and responds with a "token" (we haven't implemented any of this yet).

Com `Form` você pode declarar as mesmas configurações que com `Body` (e `Query`, `Path`, `Cookie`), incluindo validação, exemplos, um alias (por exemplo, `user-name` em vez de `username`), etc.

/// info | Informação

`Form` é uma classe que herda diretamente de `Body`.

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/// tip | Dica

* 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...

Esto es compatible desde la versión `0.113.0` de FastAPI. 🤓

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## Modelos de Pydantic para Formularios { #pydantic-models-for-forms }

Solo necesitas declarar un **modelo de Pydantic** con los campos que quieres recibir como **campos de formulario**, y luego declarar el parámetro como `Form`:

{* ../../docs_src/request_form_models/tutorial001_an_py39.py hl[9:11,15] *}

Normalmente são usados para declarar permissões de segurança específicas, por exemplo:

* `users:read` ou `users:write` são exemplos comuns.
* `instagram_basic` é usado pelo Facebook e Instagram.
* `https://www.googleapis.com/auth/drive` é usado pelo Google.

/// info | Informação

No OAuth2, um "scope" é apenas uma string que declara uma permissão específica necessária.

   *
   * <p>Note that the specified object may not be known by the compiler to be a {@link
   * java.io.Serializable} instance, and is thus declared an {@code Object}. For example, it might
   * be declared as a {@code List}.
   *
   * @return the re-serialized object
   * @throws RuntimeException if the specified object was not successfully serialized or
   *     deserialized
   */

Esto hará que `tags` sea una lista, aunque no declare el tipo de los elementos de la lista.

## Campos de lista con parámetro de tipo { #list-fields-with-type-parameter }

Pero Python tiene una forma específica de declarar listas con tipos internos, o "parámetros de tipo":

### Declarar una `list` con un parámetro de tipo { #declare-a-list-with-a-type-parameter }

The dependency injection system requires pre-registration of the dependencies and the dependencies are solved based on the declared types. So, it's not possible to declare more than one "component" that provides a certain type.