Você pode declarar o tipo usado para a resposta anotando o **tipo de retorno** *da função de operação de rota*.

Você pode usar **anotações de tipo** da mesma forma que usaria para dados de entrada em **parâmetros** de função, você pode usar modelos Pydantic, listas, dicionários, valores escalares como inteiros, booleanos, etc.

{* ../../docs_src/response_model/tutorial001_01_py310.py hl[16,21] *}

### Declarar una `list` con un parámetro de tipo

Para declarar tipos que tienen parámetros de tipo (tipos internos), como `list`, `dict`, `tuple`:

* Si estás en una versión de Python inferior a 3.9, importa su versión equivalente del módulo `typing`
* Pasa el/los tipo(s) interno(s) como "parámetros de tipo" usando corchetes: `[` y `]`

En Python 3.9 sería:

```Python
my_list: list[str]

Como tipo, coloque o `List` que você importou de `typing`.

Como a lista é o tipo que contém algum tipo interno, você coloca o tipo dentro de colchetes:

```Python hl_lines="4"
{!> ../../docs_src/python_types/tutorial006.py!}
```

////

/// info | Informação

Estes tipos internos dentro dos colchetes são chamados "parâmetros de tipo" (type parameters).

### Tipos genéricos con parámetros de tipo

Hay algunas estructuras de datos que pueden contener otros valores, como `dict`, `list`, `set` y `tuple`. Y los valores internos también pueden tener su propio tipo.

Estos tipos que tienen tipos internos se denominan tipos "**genéricos**". Y es posible declararlos, incluso con sus tipos internos.

### Importe `List` do typing

Primeiramente, importe `List` do módulo `typing` que já vem por padrão no Python:

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial002.py hl[1] *}

### Declare a `List` com um parâmetro de tipo

Para declarar tipos que têm parâmetros de tipo(tipos internos), como `list`, `dict`, `tuple`:

* Importe os do modulo `typing`

{* ../../docs_src/response_model/tutorial003_04_py310.py hl[8] *}

...esto falla porque la anotación de tipo no es un tipo de Pydantic y no es solo una sola clase `Response` o subclase, es una unión (cualquiera de los dos) entre una `Response` y un `dict`.

### Desactivar el Modelo de Response

{* ../../docs_src/body/tutorial001_py310.py hl[16] *}

...y declara su tipo como el modelo que creaste, `Item`.

## Resultados

Con solo esa declaración de tipo en Python, **FastAPI** hará lo siguiente:

* Leer el body del request como JSON.
* Convertir los tipos correspondientes (si es necesario).
* Validar los datos.

Usa cualquier tipo de modelo, cualquier tipo de clase, cualquier tipo de base de datos que necesites para tu aplicación. **FastAPI** te cubre con el sistema de inyección de dependencias.

## Tamaño del código

Ao definir um <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/types/#unions" class="external-link" target="_blank">`Union`</a>, inclua o tipo mais específico primeiro, seguido pelo tipo menos específico. No exemplo abaixo, o tipo mais específico `PlaneItem` vem antes de `CarItem` em `Union[PlaneItem, CarItem]`.

///

{* ../../docs_src/extra_models/tutorial003.py hl[1,14:15,18:20,33] *}

### `Union` no Python 3.10

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

## Parámetros de path con tipos

Puedes declarar el tipo de un parámetro de path en la función, usando anotaciones de tipos estándar de Python:

{* ../../docs_src/path_params/tutorial002.py hl[7] *}

En este caso, `item_id` se declara como un `int`.

/// check | Revisa