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## Otros modelos { #other-models }

Ahora puedes obtener el usuario actual directamente en las *path operation functions* y manejar los mecanismos de seguridad a nivel de **Dependency Injection**, usando `Depends`.

Y puedes usar cualquier modelo o datos para los requisitos de seguridad (en este caso, un modelo de Pydantic `User`).

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## Outros modelos { #other-models }

Agora você pode obter o usuário atual diretamente nas *funções de operação de rota* e lidar com os mecanismos de segurança no nível da **Injeção de Dependências**, usando `Depends`.

E você pode usar qualquer modelo ou dado para os requisitos de segurança (neste caso, um modelo Pydantic `User`).

/// info | Informação

Observe como `Offer` tem uma lista de `Item`s, que por sua vez têm uma lista opcional de `Image`s

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## Corpos de listas puras { #bodies-of-pure-lists }

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]
```

como em:

Uno de esos sistemas de gestión de contenedores distribuidos como Kubernetes normalmente tiene alguna forma integrada de manejar la **replicación de contenedores** mientras aún soporta el **load balancing** para las requests entrantes. Todo a nivel de **cluster**.

* Tests du backend REST basés sur **Pytest**, intégrés dans Docker, pour que vous puissiez tester toutes les interactions de l'API indépendamment de la base de données. Étant exécutés dans Docker, les tests peuvent utiliser un nouvel entrepôt de données créé de zéro à chaque fois (vous pouvez donc utiliser ElasticSearch, MongoDB, CouchDB, etc. et juste tester que l'API fonctionne).

Um desses sistemas de gerenciamento de contêineres distribuídos como o Kubernetes normalmente tem alguma maneira integrada de lidar com a **replicação de contêineres** enquanto ainda oferece **balanceamento de carga** para as solicitações recebidas. Tudo no **nível do cluster**.

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.

En Python 3.10 también hay una **nueva sintaxis** donde puedes poner los posibles tipos separados por una <abbr title='también llamado "operador OR a nivel de bits", pero ese significado no es relevante aquí'>barra vertical (`|`)</abbr>.

//// tab | Python 3.10+

```Python hl_lines="1"
{!> ../../docs_src/python_types/tutorial008b_py310.py!}
```

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Este esquema de OpenAPI específico de *path operation* normalmente se genera automáticamente por **FastAPI**, pero también puedes extenderlo.

/// tip | Consejo

Este es un punto de extensión de bajo nivel.

Si solo necesitas declarar responses adicionales, una forma más conveniente de hacerlo es con [Responses Adicionales en OpenAPI](additional-responses.md){.internal-link target=_blank}.

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Esse esquema específico para uma *operação de rota* normalmente é gerado automaticamente pelo **FastAPI**, mas você também pode estender ele.

/// tip | Dica

Esse é um ponto de extensão de baixo nível.

Caso você só precise declarar respostas adicionais, uma forma conveniente de fazer isso é com [Retornos Adicionais no OpenAPI](additional-responses.md){.internal-link target=_blank}.

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