if args.User != "" {
					if _, err = conn.Do("AUTH", args.User, args.Password); err != nil {
						conn.Close()
						return nil, err
					}
				} else {
					if _, err = conn.Do("AUTH", args.Password); err != nil {
						conn.Close()
						return nil, err
					}
				}
			}

			// Must be done after AUTH
			if _, err = conn.Do("CLIENT", "SETNAME", "MinIO"); err != nil {
				conn.Close()

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do FastAPI.

/// tip | "Dica"

peObject" class="external-link" target="_blank">definição do OpenAPI, dentro do `Request Body Object`, no campo `content`, no `Media Type Object` (na especificação)</a>.

Por outro lado, há uma versão mais recente do OpenAPI: **3.1.0**, lançada recentemente. Baseado no JSON Schema mais recente e a maioria das modificações da versão customizada do OpenAPI do JSON Schema são removidas, em troca dos recursos das versões recentes do JSON Schema, portanto, todas essas pequenas diferenças são...

## Importe `Field`

Primeiro, você tem que importá-lo:

```Python hl_lines="4"
{!../../docs_src/body_fields/tutorial001.py!}
```

/// warning | "Aviso"

Note que `Field` é importado diretamente do `pydantic`, não do `fastapi` como todo o resto (`Query`, `Path`, `Body`, etc).

///

Mas agora imagine que você estava escrevendo do zero.

Em algum momento você teria iniciado a definição da função, já tinha os parâmetros prontos...

Mas então você deve chamar "esse método que converte a primeira letra em maiúscula".

Era `upper`? Era `uppercase`? `first_uppercase`? `capitalize`?

Em seguida, tente com o velho amigo do programador, o preenchimento automático do editor.

* **`400`** e acima são para respostas de "Erro do cliente". Este é o segundo tipo que você provavelmente mais usaria.
    * Um exemplo é `404`, para uma resposta "Não encontrado".
    * Para erros genéricos do cliente, você pode usar apenas `400`.

### Criando uma classe `Enum`

Importe `Enum` e crie uma sub-classe que herde de `str` e de `Enum`.

Por herdar de `str` a documentação da API vai ser capaz de saber que os valores devem ser do tipo `string` e assim ser capaz de mostrar eles corretamente.

* Use o `template` que você criou para renderizar e retornar uma `TemplateResponse`, passe o nome do template, o request object, e um "context" dict com pares chave-valor a serem usados dentro do template do Jinja2.

```Python hl_lines="4  11  15-18"
{!../../docs_src/templates/tutorial001.py!}
```

/// note

Antes do FastAPI 0.108.0, Starlette 0.29.0, `name` era o primeiro parâmetro.

///

## Corpos de listas puras

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:

```Python hl_lines="15"

Vamos imaginar que o carregamento do modelo pode **demorar bastante tempo**, porque ele tem que ler muitos **dados do disco**. Então você não quer fazer isso a cada requisição.