```Python hl_lines="1"
{!../../docs_src/python_types/tutorial006.py!}
```

Declara la variable con la misma sintaxis de los dos puntos (`:`).

Pon `List` como el tipo.

Como la lista es un tipo que permite tener un "sub-tipo" pones el sub-tipo en corchetes `[]`:

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

/**
 * Automatically runs sanity checks against top level classes in the same package of the test that
 * extends {@code AbstractPackageSanityTests}. Currently sanity checks include {@link
 * NullPointerTester}, {@link EqualsTester} and {@link SerializableTester}. For example:
 *
 * <pre>
 * public class PackageSanityTests extends AbstractPackageSanityTests {}
 * </pre>
 *

                        "msg": "Field required",
                        "input": {},
                    }
                ]
            }
        )
        | IsDict(
            # TODO: remove when deprecating Pydantic v1
            {
                "detail": [
                    {
                        "type": "value_error.missing",
                        "loc": ["cookie", "session_id"],

By adding a star, other users will be able to find it more easily and see that it has been already useful for others.

## Watch the GitHub repository for releases

.top5 {
	margin-top: 0.5em;
}

.top10 {
	margin-top: 1.0em;
}

.top15 {
	margin-top: 1.5em;
}

.top20 {
	margin-top: 2.0em;
}

.top25 {
	margin-top: 2.5em;
}

.top30 {
	margin-top: 3.0em;
}

.container .text-muted {
	margin: 20px 0;
}

.notification {
	text-align: center;
}

ul.has-error {
	color: #dd4b39 !important;
	list-style-type: none;
	padding: 0;
}

No seu editor de texto, dentro da função você receberá dicas de tipos e completação em todo lugar (isso não aconteceria se você recebesse um `dict` em vez de um modelo Pydantic):

<img src="/img/tutorial/body/image03.png">

Você também poderá receber verificações de erros para operações de tipos incorretas:

<img src="/img/tutorial/body/image04.png">

Isso não é por acaso, todo o framework foi construído em volta deste design.

  // 4.1 Validate.

  // Must be NFC.
  if (decoded != normalizeNfc(decoded)) return null

  // TODO: Must not begin with a combining mark.
  // TODO: Each character must be 'valid' or 'deviation'. Not mapped.
  // TODO: CheckJoiners from IDNA 2008
  // TODO: CheckBidi from IDNA 2008, RFC 5893, Section 2.

  return Punycode.encode(decoded)

///

Y cuando devuelves una `Response`, **FastAPI** la pasará directamente.

No hará ninguna conversión de datos con modelos Pydantic, no convertirá el contenido a ningún tipo, etc.

Esto te da mucha flexibilidad. Puedes devolver cualquier tipo de dato, sobrescribir cualquier declaración de datos o validación, etc.

## Usando el `jsonable_encoder` en una `Response`

      try {
        if (!file.exists()) {
          return;
        }
      } catch (SecurityException e) {
        logger.warning("Cannot access " + file + ": " + e);
        // TODO(emcmanus): consider whether to log other failure cases too.
        return;
      }
      if (file.isDirectory()) {
        scanDirectory(file, builder);
      } else {
        scanJar(file, scannedUris, builder);
      }
    }

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).