5. Você pode usar outras anotações de tipo padrão com dataclasses como o corpo da requisição.

    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.

labels.dict_synonym_list=Lista de dicionário de sinônimos
labels.dict_stopwords_list=Lista de dicionário de palavras vazias
labels.dict_stemmeroverride_list=Lista de dicionário de substituição de radical
labels.dict_protwords_list=Lista de dicionário de palavras protegidas
labels.dict_mapping_list=Lista de dicionário de mapeamento
labels.dict_kuromoji_list=Lista de dicionário Kuromoji

Por exemplo, você pode querer **retornar um dicionário** ou um objeto de banco de dados, mas **declará-lo como um modelo Pydantic**. Dessa forma, o modelo Pydantic faria toda a documentação de dados, validação, etc. para o objeto que você retornou (por exemplo, um dicionário ou objeto de banco de dados).

Você também pode adicionar metadados adicionais para as diferentes tags usadas para agrupar suas operações de rota com o parâmetro `openapi_tags`.

Ele recebe uma lista contendo um dicionário para cada tag.

Cada dicionário pode conter:

* `name` (**obrigatório**): uma `str` com o mesmo nome da tag que você usa no parâmetro `tags` nas suas *operações de rota* e `APIRouter`s.

* Declare um parâmetro `Request` no *path operation* que retornará um template.
* Use o `templates` que você criou para renderizar e retornar uma `TemplateResponse`, passe o nome do template, o objeto `request` e um dicionário "context" com pares chave-valor a serem usados dentro do template do Jinja2.

{* ../../docs_src/templates/tutorial001_py310.py hl[4,11,15:18] *}

/// note | Nota

Para configurá-los, passe o argumento `swagger_ui_parameters` ao criar o objeto da aplicação `FastAPI()` ou para a função `get_swagger_ui_html()`.

`swagger_ui_parameters` recebe um dicionário com as configurações passadas diretamente para o Swagger UI.

O FastAPI converte as configurações para **JSON** para torná-las compatíveis com JavaScript, pois é disso que o Swagger UI precisa.

Um `Request` também tem um `request.receive`, que é uma função para "receber" o corpo da requisição.

O dicionário `scope` e a função `receive` são ambos parte da especificação ASGI.

E essas duas coisas, `scope` e `receive`, são o que é necessário para criar uma nova instância de `Request`.

{* ../../docs_src/events/tutorial003_py310.py hl[16,19] *}

Aqui estamos simulando a operação de *inicialização* custosa de carregar o modelo, colocando a (falsa) função do modelo no dicionário com modelos de Aprendizado de Máquina antes do `yield`. Esse código será executado **antes** de a aplicação **começar a receber requisições**, durante a *inicialização*.

                "x-aperture-labs-portal": "blue"
            }
        }
    }
}
```

### Esquema de *operação de rota* do OpenAPI personalizado { #custom-openapi-path-operation-schema }

O dicionário em `openapi_extra` vai ser mesclado profundamente com o esquema OpenAPI gerado automaticamente para a *operação de rota*.

Então, você pode adicionar dados extras ao esquema gerado automaticamente.

    "name": "Mary",
    "joined": "2018-11-30",
}

my_second_user: User = User(**second_user_data)
```

/// info | Informação

`**second_user_data` quer dizer:

Passe as chaves e valores do dicionário `second_user_data` diretamente como argumentos chave-valor, equivalente a: `User(id=4, name="Mary", joined="2018-11-30")`

///

### Suporte de editores { #editor-support }