# Corpo - Múltiplos parâmetros

Agora que nós vimos como usar `Path` e `Query`, veremos usos mais avançados de declarações no corpo da requisição.

## Misture `Path`, `Query` e parâmetros de corpo

Primeiro, é claro, você pode misturar `Path`, `Query` e declarações de parâmetro no corpo da requisição livremente e o **FastAPI** saberá o que fazer.

E você também pode declarar parâmetros de corpo como opcionais, definindo o valor padrão com `None`:

"""
Top-level module of TensorFlow. By convention, we refer to this module as
`tf` instead of `tensorflow`, following the common practice of importing
TensorFlow via the command `import tensorflow as tf`.

The primary function of this module is to import all of the public TensorFlow
interfaces into a single place. The interfaces themselves are located in
sub-modules, as described below.

Por exemplo, embora `users` apareça após `items` em ordem alfabética, ele é exibido antes deles, porque adicionamos seus metadados como o primeiro dicionário na lista.

## URL da OpenAPI

Por padrão, o esquema OpenAPI é servido em `/openapi.json`.

Mas você pode configurá-lo com o parâmetro `openapi_url`.

```

/// info | "informação"

Note como `Offer` tem uma lista de `Item`s, que por sua vez possui opcionalmente uma lista `Image`s

///

## Corpos de listas puras

Se o valor de primeiro nível do corpo JSON que você espera for um `array` do JSON (uma` lista` do Python), você pode declarar o tipo no parâmetro da função, da mesma forma que nos modelos do Pydantic:


```Python
images: List[Image]
```

///

## Importe o `BaseModel` do Pydantic

Primeiro, você precisa importar `BaseModel` do `pydantic`:

```Python hl_lines="4"
{!../../docs_src/body/tutorial001.py!}
```

## Crie seu modelo de dados

			return err
		}
	}
	return nil
}

func (e *UnaryTerm) aggregateRow(r Record, tableAlias string) error {
	if e.Negated != nil {
		return e.Negated.Term.aggregateRow(r, tableAlias)
	}
	return e.Primary.aggregateRow(r, tableAlias)
}

func (e *PrimaryTerm) aggregateRow(r Record, tableAlias string) error {
	switch {
	case e.ListExpr != nil:
		return e.ListExpr.aggregateRow(r, tableAlias)

Com ele, você pode usar o <a href="https://docs.pytest.org/" class="external-link" target="_blank">pytest</a> diretamente com **FastAPI**.

## Usando `TestClient`

/// info | "Informação"

Para usar o `TestClient`, primeiro instale o <a href="https://www.python-httpx.org" class="external-link" target="_blank">`httpx`</a>.

	return w, clusters, nil
}

func (c *ConfigWriter) retrieveSortedClusterSlice() ([]*cluster.Cluster, error) {
	if c.configDump == nil {
		return nil, fmt.Errorf("config writer has not been primed")
	}
	clusterDump, err := c.configDump.GetClusterConfigDump()
	if err != nil {
		return nil, err
	}
	clusters := make([]*cluster.Cluster, 0)
	for _, c := range clusterDump.DynamicActiveClusters {

`SavedModel`) and executes them in parallel on available executors. Running
TensorFlow in a multitenant design mixes the risks described above with the
inherent ones from multitenant configurations. The primary areas of concern are
tenant isolation, resource allocation, model sharing and hardware attacks.

### Tenant isolation

Since any tenants or users providing models, graphs or checkpoints can execute

 *
 * <p>In Maven, <dfn>{@linkplain org.apache.maven.api.Repository repositories}</dfn> are locations where project artifacts (such as JAR files, POM files, and other
 * resources) are stored and retrieved. There are two primary types of repositories:<ul>
 *     <li><dfn>{@linkplain org.apache.maven.api.LocalRepository local repository}</dfn>: A directory on the developer's machine where Maven caches
 *     downloaded artifacts.</li>