En este caso, es una lista de dataclasses `Item`.

6. Aquí estamos regresando un diccionario que contiene `items`, que es una lista de dataclasses.

    FastAPI todavía es capaz de <dfn title="convertir los datos a un formato que pueda transmitirse">serializar</dfn> los datos a JSON.

7. Aquí el `response_model` está usando una anotación de tipo de una lista de dataclasses `Author`.

    Neste caso, é uma lista de dataclasses `Item`.

6. Aqui estamos retornando um dicionário que contém `items`, que é uma lista de dataclasses.

    O FastAPI ainda é capaz de <dfn title="converter os dados para um formato que pode ser transmitido">serializar</dfn> os dados para JSON.

7. Aqui o `response_model` está usando uma anotação de tipo de uma lista de dataclasses `Author`.

# Aprender { #learn }

Aqui estão as seções introdutórias e os tutoriais para aprender o **FastAPI**.

# Bancos de Dados SQL (Relacionais) { #sql-relational-databases }

**FastAPI** não exige que você use um banco de dados SQL (relacional). Mas você pode usar **qualquer banco de dados** que quiser.

Aqui veremos um exemplo usando [SQLModel](https://sqlmodel.tiangolo.com/).

{* ../../docs_src/separate_openapi_schemas/tutorial001_py310.py ln[1:7] hl[7] *}

### Modelo para Entrada { #model-for-input }

Si usas este modelo como entrada, como aquí:

{* ../../docs_src/separate_openapi_schemas/tutorial001_py310.py ln[1:15] hl[14] *}

...entonces el campo `description` **no será requerido**. Porque tiene un valor por defecto de `None`.

{* ../../docs_src/separate_openapi_schemas/tutorial001_py310.py ln[1:7] hl[7] *}

### Modelo para Entrada { #model-for-input }

Se você usar esse modelo como entrada, como aqui:

{* ../../docs_src/separate_openapi_schemas/tutorial001_py310.py ln[1:15] hl[14] *}

... então o campo `description` **não será obrigatório**. Porque ele tem um valor padrão de `None`.

# Como Fazer - Receitas { #how-to-recipes }

Aqui você encontrará diferentes exemplos práticos ou tutoriais de "como fazer" para **vários tópicos**.

A maioria dessas ideias será mais ou menos **independente**, e na maioria dos casos você deveria estudá-las apenas se elas se aplicarem diretamente ao **seu projeto**.

Se algo parecer interessante e útil para o seu projeto, vá em frente e dê uma olhada. Caso contrário, você pode simplesmente ignorá-las.

/// tip | Dica

# Tipos avanzados de Python { #advanced-python-types }

Aquí tienes algunas ideas adicionales que podrían ser útiles al trabajar con tipos de Python.

## Usar `Union` u `Optional` { #using-union-or-optional }

Si por alguna razón tu código no puede usar `|`, por ejemplo si no está en una anotación de tipos sino en algo como `response_model=`, en lugar de usar la barra vertical (`|`) puedes usar `Union` de `typing`.

# Declare dados de exemplo da requisição { #declare-request-example-data }

Você pode declarar exemplos dos dados que sua aplicação pode receber.

Aqui estão várias maneiras de fazer isso.

## Dados extras de JSON Schema em modelos Pydantic { #extra-json-schema-data-in-pydantic-models }

Você pode declarar `examples` para um modelo Pydantic que serão adicionados ao JSON Schema gerado.

{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial001_py310.py hl[13:24] *}

```JSON hl_lines="4-8"
{
    "openapi": "3.1.0",
    // Más cosas aquí
    "servers": [
        {
            "url": "/api/v1"
        }
    ],
    "paths": {
            // Más cosas aquí
    }
}
```