Você pode definir um atributo como um subtipo. Por exemplo, uma `list` do Python:

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial001_py310.py hl[12] *}

Isso fará com que tags seja uma lista de itens mesmo sem declarar o tipo dos elementos desta lista.

## Campos do tipo Lista com um parâmetro de tipo { #list-fields-with-type-parameter }

Mas o Python tem uma maneira específica de declarar listas com tipos internos ou "parâmetros de tipo":

Dependendo do seu caso de uso, você pode preferir usar uma biblioteca diferente, mas se você me perguntasse, eu provavelmente sugeriria que você experimentasse o **Strawberry**.

Aqui está uma pequena prévia de como você poderia integrar Strawberry com FastAPI:

{* ../../docs_src/graphql_/tutorial001_py39.py hl[3,22,25] *}

///

## Hashing de senhas { #password-hashing }

"Hashing" significa converter algum conteúdo (uma senha neste caso) em uma sequência de bytes (apenas uma string) que parece um monte de caracteres sem sentido.

Sempre que você passar exatamente o mesmo conteúdo (exatamente a mesma senha), você obterá exatamente o mesmo resultado.

Mas dessa forma podemos focar em como o sistema de **Injeção de Dependência** funciona.

### Criando uma dependência, ou "injetável" { #create-a-dependency-or-dependable }

Primeiro vamos focar na dependência.

Ela é apenas uma função que pode receber os mesmos parâmetros de uma *função de operação de rota*:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py hl[8:9] *}

E pronto.

**2 linhas**.

# Callbacks na OpenAPI { #openapi-callbacks }

Você poderia criar uma API com uma *operação de rota* que poderia acionar um request a uma *API externa* criada por outra pessoa (provavelmente o mesmo desenvolvedor que estaria *usando* sua API).

## Valores singulares no corpo { #singular-values-in-body }

Assim como existem uma `Query` e uma `Path` para definir dados adicionais para parâmetros de consulta e de rota, o **FastAPI** provê o equivalente para `Body`.

Por exemplo, extendendo o modelo anterior, você poder decidir por ter uma outra chave `importance` no mesmo corpo, além de `item` e `user`.

* `name` (**obrigatório**): uma `str` com o mesmo nome da tag que você usa no parâmetro `tags` nas suas *operações de rota* e `APIRouter`s.
* `description`: uma `str` com uma breve descrição da tag. Pode conter Markdown e será exibido na interface de documentação.
* `externalDocs`: um `dict` descrevendo a documentação externa com:
    * `description`: uma `str` com uma breve descrição da documentação externa.

* `close()`: Fecha o arquivo.

Como todos esses métodos são métodos `assíncronos`, você precisa "aguardar" por eles.

Por exemplo, dentro de uma função de *operação de rota* `assíncrona`, você pode obter o conteúdo com:

```Python
contents = await myfile.read()
```

/// tip | Dica

O `shutdown` aconteceria quando você estivesse **encerrando** a aplicação.

Talvez você precise iniciar uma nova versão, ou apenas cansou de executá-la. 🤷

///

### Função lifespan { #lifespan-function }

A primeira coisa a notar é que estamos definindo uma função assíncrona com `yield`. Isso é muito semelhante a Dependências com `yield`.

programa carrega coisas na memória, por exemplo, um modelo de aprendizado de máquina em uma variável, ou o conteúdo de um arquivo grande em uma variável, tudo isso **consome um pouco da memória (RAM)** do servidor.

E vários processos normalmente **não compartilham nenhuma memória**. Isso significa que cada processo em execução tem suas próprias coisas, variáveis ​​e memória. E se você estiver consumindo uma grande quantidade de memória em seu código, **cada processo** consumirá uma quantidade...