quella
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questo
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si
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o
ho
hai
ha
abbiamo
avete
hanno
abbia
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abbiano
avrò
avrai
avrà
avremo
avrete
avranno
avrei
avresti
avrebbe
avremmo
avreste
avrebbero
avevo
avevi
aveva
avevamo
avevate
avevano
ebbi
avesti
ebbe
avemmo

### Use o sub-modelo como um tipo { #use-the-submodel-as-a-type }

E então podemos usa-lo como o tipo de um atributo:

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial004_py310.py hl[18] *}

Isso significa que o **FastAPI** vai esperar um corpo similar à:

```JSON
{
    "name": "Foo",
    "description": "The pretender",
    "price": 42.0,
    "tax": 3.2,
    "tags": ["rock", "metal", "bar"],
    "image": {

Aqui estão vários links para outros locais na documentação, para perguntas gerais ou frequentes

## Filtro de dados- Segurança { #filter-data-security }

Para assegurar que você não vai retornar mais dados do que deveria, leia a seção [Tutorial - Modelo de Resposta - Tipo de Retorno](../tutorial/response-model.md){.internal-link target=_blank}.

## Tags de Documentação - OpenAPI { #documentation-tags-openapi }

lugares**, terá que **lembrar** de passar os argumentos para a função para que funcione corretamente, caso contrário os valores serão diferentes do esperado (por exemplo, `QueryInfo` ou algo parecido em vez de `str`). E seu editor não vai avisar, e o Python também não vai reclamar ao executar a função, apenas quando as operações internas falharem.

Como `Annotated` pode ter mais de uma anotação de metadados, você agora pode até usar a mesma função com outras ferramentas, como o <a href="ht...

### Reiniciar após falha { #restart-after-crash }

Mas nos casos com erros realmente graves que travam o **processo** em execução, você vai querer um componente externo que seja responsável por **reiniciar** o processo, pelo menos algumas vezes...

/// tip | Dica

            }
        }
    }
}
```

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

O dicionário em `openapi_extra` vai ter todos os seus níveis mesclados dentro do esquema OpenAPI gerado automaticamente para a *operação de rota*.

Então, você pode adicionar dados extras para o esquema gerado automaticamente.

Provavelmente, o principal caso de uso para isso é se você já tem algum código de cliente/SDK gerado automaticamente e não quer atualizar todo o código de cliente/SDK gerado ainda, você provavelmente vai querer fazer isso em algum momento, mas talvez não agora.

Nesse caso, você pode desativar esse recurso no **FastAPI**, com o parâmetro `separate_input_output_schemas=False`.

/// info | Informação

então a variável interna `__name__` no seu arquivo, criada automaticamente pelo Python, terá como valor a string `"__main__"`.

Então, a seção:

```Python
    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)
```

vai executar.

---

Isso não acontecerá se você importar esse módulo (arquivo).

Então, se você tiver outro arquivo `importer.py` com:

```Python
from myapp import app

# Mais um pouco de código
```

# Modelos de Parâmetros do Cabeçalho { #header-parameter-models }

Se você possui um grupo de **parâmetros de cabeçalho** relacionados, você pode criar um **modelo do Pydantic** para declará-los.

Isso vai lhe permitir **reusar o modelo** em **múltiplos lugares** e também declarar validações e metadados para todos os parâmetros de uma vez. 😎

/// note | Nota

Isso é possível desde a versão `0.115.0` do FastAPI. 🤓

///

Esses exemplos executam o programa do servidor (por exemplo, Uvicorn), iniciando **um único processo**, ouvindo em todos os IPs (`0.0.0.0`) em uma porta predefinida (por exemplo, `80`).

Esta é a ideia básica. Mas você provavelmente vai querer cuidar de algumas coisas adicionais, como:

* Segurança - HTTPS
* Executando na inicialização
* Reinicializações
* Replicação (o número de processos em execução)
* Memória