```

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//// tab | Python 3.8+

```Python hl_lines="30-37"
{!> ../../../docs_src/body_updates/tutorial002.py!}
```

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/// tip | Dica

Você pode realmente usar essa mesma técnica com uma operação HTTP `PUT`.

Mas o exemplo aqui usa `PATCH` porque foi criado para esses casos de uso.

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/// note | Nota

Observe que o modelo de entrada ainda é validado.

/// tip | Dica

Se você usa o Python 3.9 ou superior, você não precisa importar `List` de `typing`. Você pode utilizar o mesmo tipo `list` no lugar.

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Ao fazer isso, seu editor pode fornecer suporte mesmo durante o processamento de itens da lista:

<img src="/img/python-types/image05.png">

Sem tipos, isso é quase impossível de alcançar.

```JSON
{
    "name": "Foo",
    "price": 45.2
}
```

## Declare como um parâmetro

Para adicionar o corpo na *função de operação de rota*, declare-o da mesma maneira que você declarou parâmetros de rota e consulta:

```Python hl_lines="18"
{!../../docs_src/body/tutorial001.py!}
```

...E declare o tipo como o modelo que você criou, `Item`.

## Resultados

## Lista de modelos

Da mesma forma, você pode declarar respostas de listas de objetos.

Para isso, use o padrão Python `typing.List` (ou simplesmente `list` no Python 3.9 e superior):

//// tab | Python 3.8 and above

```Python hl_lines="1  20"

Você também pode usar `from starlette.requests import Request` and `from starlette.responses import JSONResponse`.

**FastAPI** disponibiliza o mesmo `starlette.responses` através do `fastapi.responses` por conveniência ao desenvolvedor. Contudo, a maior parte das respostas disponíveis vem diretamente do Starlette. O mesmo acontece com o `Request`.

///

## Sobrescreva o manipulador padrão de exceções

///

### Criar um Hero

Como cada modelo SQLModel também é um modelo Pydantic, você pode usá-lo nas mesmas **anotações de tipo** que usaria para modelos Pydantic.

Por exemplo, se você declarar um parâmetro do tipo `Hero`, ele será lido do **corpo JSON**.

Da mesma forma, você pode declará-lo como o **tipo de retorno** da função, e então o formato dos dados aparecerá na interface de documentação automática da API.

Você também pode criar uma variável de ambiente apenas para uma **invocação específica do programa**, que só está disponível para aquele programa e apenas pela duração dele.

Para fazer isso, crie-a na mesma linha, antes do próprio programa:

<div class="termy">

```console
// Criar uma variável de ambiente MY_NAME para esta chamada de programa
$ MY_NAME="Wade Wilson" python main.py

seu aplicativo normalmente teria **apenas um processo** (ex.: um processo Uvicorn executando seu aplicativo FastAPI). Todos seriam **contêineres idênticos**, executando a mesma coisa, mas cada um com seu próprio processo, memória, etc. Dessa forma, você aproveitaria a **paralelização** em **núcleos diferentes** da CPU, ou até mesmo em **máquinas diferentes**.

E o sistema de contêiner com o **balanceador de carga** iria **distribuir as solicitações** para cada um dos contêineres com seu aplicativo...

Ele usou tipos customizados em suas declarações ao invés dos tipos padrão Python, mas mesmo assim foi um grande passo.

Ele também foi um dos primeiros frameworks a gerar um _schema_ customizado declarando a API inteira em JSON.

```
docs/es/docs/mkdocs.yml
```

* Adicione no mesmo local que está no arquivo em Inglês, por exemplo:

```YAML hl_lines="8"
site_name: FastAPI
# Mais coisas
nav:
- FastAPI: index.md
- Languages:
  - en: /
  - es: /es/
- features.md
```

Tenha certeza que se existem outras entradas, a nova entrada com sua tradução esteja exatamente na mesma ordem como na versão em Inglês.