{* ../../docs_src/request_files/tutorial001_03_an_py310.py hl[9,15] *}

## Birden Fazla Dosya Upload { #multiple-file-uploads }

Aynı anda birden fazla dosya upload etmek mümkündür.

Bu dosyalar, "form data" ile gönderilen aynı "form field" ile ilişkilendirilir.

Bunu kullanmak için `bytes` veya `UploadFile` listesini tanımlayın:

Vamos imaginar que o carregamento do modelo pode **demorar bastante tempo**, porque ele precisa ler muitos **dados do disco**. Então você não quer fazer isso a cada requisição.

E também teremos anotações/documentação em conformidade.

## Modelos aninhados { #nested-models }

Cada atributo de um modelo Pydantic tem um tipo.

Mas esse tipo pode ser outro modelo Pydantic.

Portanto, você pode declarar "objects" JSON profundamente aninhados com nomes, tipos e validações de atributos específicos.

Neste caso, você pode usar `dict`:

{* ../../docs_src/extra_models/tutorial005_py310.py hl[6] *}

## Recapitulação { #recap }

Use vários modelos Pydantic e herde livremente para cada caso.

{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial015_an_py310.py ln[16:19] hl[17] *}

#### Um item aleatório { #a-random-item }

Com `data.items()` obtemos um <dfn title="Algo que podemos iterar com um laço for, como uma list, set, etc.">objeto iterável</dfn> com tuplas contendo a chave e o valor de cada item do dicionário.

En este caso, puedes usar `dict`:

{* ../../docs_src/extra_models/tutorial005_py310.py hl[6] *}

## Recapitulación { #recap }

Usa múltiples modelos Pydantic y hereda libremente para cada caso.

{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial015_an_py310.py ln[16:19] hl[17] *}

#### Un ítem aleatorio { #a-random-item }

Con `data.items()` obtenemos un <dfn title="Algo que podemos iterar con un for loop, como una list, set, etc.">objeto iterable</dfn> con tuplas que contienen la clave y el valor para cada elemento del diccionario.

Imaginemos que cargar el modelo puede **tomar bastante tiempo**, porque tiene que leer muchos **datos del disco**. Entonces no quieres hacerlo para cada request.

Y siempre que emitas esos datos, incluso si la fuente tenía duplicados, se emitirá como un conjunto de elementos únicos.

Y también se anotará/documentará en consecuencia.

## Modelos Anidados { #nested-models }

Cada atributo de un modelo Pydantic tiene un tipo.

Pero ese tipo puede ser en sí mismo otro modelo Pydantic.

Así que, puedes declarar "objetos" JSON anidados profundamente con nombres de atributos específicos, tipos y validaciones.

* `C:\Program Files\Python312\Scripts`
* `C:\Program Files\Python312`
* `C:\Windows\System32`

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Cuando escribes un **comando** en la terminal, el sistema operativo **busca** el programa en **cada uno de esos directorios** listados en la variable de entorno `PATH`.

Por ejemplo, cuando escribes `python` en la terminal, el sistema operativo busca un programa llamado `python` en el **primer directorio** de esa lista.