Esta definição de *schema* inclui os paths da sua API, os parâmetros possíveis que eles usam, etc.

#### "*Schema*" de dados { #data-schema }

O termo "*schema*" também pode se referir à forma de alguns dados, como um conteúdo JSON.

Ahora, para FastAPI, verá el tipo de retorno y se asegurará de que lo que devuelves incluya **solo** los campos que están declarados en el tipo.

FastAPI realiza varias cosas internamente con Pydantic para asegurarse de que esas mismas reglas de herencia de clases no se utilicen para el filtrado de datos devueltos, de lo contrario, podrías terminar devolviendo muchos más datos de los que esperabas.

  }

  public void testIndexOf_withDuplicates() {
    List<String> list = Lists.newArrayList("mary", "bob", "bob", "bob", "sam");
    assertEquals(0, Iterables.indexOf(list, equalTo("mary")));
    assertEquals(1, Iterables.indexOf(list, equalTo("bob")));
    assertEquals(4, Iterables.indexOf(list, equalTo("sam")));
    assertEquals(-1, Iterables.indexOf(list, equalTo("jack")));
  }

{* ../../docs_src/python_types/tutorial009c_py310.py hl[1,4] *}

E então você não precisará mais se preocupar com nomes como `Optional` e `Union`. 😎

#### Tipos genéricos { #generic-types }

Esses tipos que usam parâmetros de tipo entre colchetes são chamados **tipos genéricos** ou **genéricos**. Por exemplo:

//// tab | Python 3.10+

Você pode utilizar os mesmos tipos internos como genéricos (com colchetes e tipos dentro):

///

Podrías establecer un **número arbitrario** para alcanzar, por ejemplo, algo **entre 50% a 90%** de utilización de recursos. El punto es que esas son probablemente las principales cosas que querrás medir y usar para ajustar tus implementaciones.

A,EAAY/Z,EAASkC,GACnBhC,KAAKiG,QAAUjE,EACfhC,KAAK8Z,oBAELxb,EAAAA,QAAE,QAAQQ,QAAQR,EAAAA,QAAEoD,MA9CR,+CAmDdqY,OAAA,WACE,IAAMC,EAAQ1b,EAAAA,QAAE,8EAEhB0b,EAAM/X,KAAK,WAAYjC,KAAKiG,QAAQmT,UACpCY,EAAM/X,KAAK,YAAajC,KAAKiG,QAAQqT,MAEjCtZ,KAAKiG,QAAQ+P,OACfgE,EAAMpW,SAAS5D,KAAKiG,QAAQ+P,OAG1BhW,KAAKiG,QAAQxB,OAA+B,KAAtBzE,KAAKiG,QAAQxB,OACrCuV,EAAM/X,KAAK,QAASjC,KAAKiG,QAAQxB,OAGnC,IAAMwV,EAAc3b,EAAAA,QAAE,8BAEtB,GAA0B,MAAtB0B,KAAKiG,QAAQuT,MAAe,CAC9B,IAAMU,EAAa5b,EAAAA,QAAE,WAAWsF,SAAS,gBAAgB4E,KAA...

As definições de schema de corpo não utilizavam as mesmas anotações de tipo do Python como o Pydantic, eram um pouco mais similares ao Marshmallow, então o suporte do editor não seria tão bom, ainda assim, APIStar era a melhor opção disponível.

Ele obteve os melhores benchmarks de performance na época (somente ultrapassado por Starlette).

```

</div>

////

Ese comando creará o modificará algunas [variables de entorno](environment-variables.md){.internal-link target=_blank} que estarán disponibles para los siguientes comandos.

Una de esas variables es la variable `PATH`.

/// tip | Consejo

imagens de contêiner **incrementalmente**, adicionando **uma camada em cima da outra**, começando do topo do `Dockerfile` e adicionando qualquer arquivo criado por cada uma das instruções do `Dockerfile`.

Docker e ferramentas similares também usam um **cache interno** ao construir a imagem, se um arquivo não mudou desde a última vez que a imagem do contêiner foi construída, então ele irá **reutilizar a mesma camada** criada na última vez, ao invés de copiar o arquivo novamente e criar uma nova...