recursos para uma tarefa de background dentro dela mesma, e usar internamente apenas dados que não dependam de recursos de dependências com `yield`.

Por exemplo, em vez de utilizar a mesma sessão do banco de dados, você criaria uma nova sessão dentro da tarefa de background, e você obteria os objetos do banco de dados utilizando essa nova sessão. E então, em vez de passar o objeto obtido do banco de dados como um parâmetro para a função da tarefa de background, você passaria o ID desse objeto...

Ele executará a validação dos dados compostos e irá documentá-los de maneira compatível com o esquema OpenAPI e documentação automática.

## Valores singulares no corpo

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`.

  - [Changelog since v1.33.3](#changelog-since-v1333)
  - [Important Security Information](#important-security-information)
    - [CVE-2025-5187: Nodes can delete themselves by adding an OwnerReference](#cve-2025-5187-nodes-can-delete-themselves-by-adding-an-ownerreference)
  - [Changes by Kind](#changes-by-kind)
    - [API Change](#api-change)
    - [Feature](#feature)
    - [Bug or Regression](#bug-or-regression)

* dados do cliente para serem enviados através da rede
* dados enviados pelo seu programa serem recebidos pelo clente através da rede
* conteúdo de um arquivo no disco ser lido pelo sistema e entregue ao seu programa
* conteúdo que seu programa deu ao sistema para ser escrito no disco
* uma operação em uma API remota
* uma operação no banco de dados finalizar

- Adding e2e tests for kubectl --subresource for beta graduation ([#116590](https://github.com/kubernetes/kubernetes/pull/116590), [@MadhavJivrajani](https://github.com/MadhavJivrajani)) [SIG CLI and Testing]

///

## Importe o `BaseModel` do Pydantic

Primeiro, você precisa importar `BaseModel` do `pydantic`:

{* ../../docs_src/body/tutorial001.py hl[4] *}

## Crie seu modelo de dados

Então você declara seu modelo de dados como uma classe que herda `BaseModel`.

Utilize os tipos Python padrão para todos os atributos:

{* ../../docs_src/body/tutorial001.py hl[7:11] *}

      val newSize = deflatedBytes.size - LAST_OCTETS_COUNT_TO_REMOVE_AFTER_DEFLATION
      deflatedBytes.readAndWriteUnsafe().use { cursor ->
        cursor.resizeBuffer(newSize)
      }
    } else {
      // Same as adding EMPTY_DEFLATE_BLOCK and then removing 4 bytes.
      deflatedBytes.writeByte(0x00)
    }

    buffer.write(deflatedBytes, deflatedBytes.size)
  }

  @Throws(IOException::class)

import org.apache.maven.api.annotations.Nonnull;
import org.apache.maven.api.cli.Options;

/**
 * Defines the options specific to the Maven upgrade tool.
 * This interface extends the general {@link Options} interface, adding upgrade-specific configuration options.
 *
 * @since 4.0.0
 */
@Experimental
public interface UpgradeOptions extends Options {
    /**
     * Returns the list of upgrade goals to be executed.

    checkNotNull(runnable, "Runnable was null.");
    checkNotNull(executor, "Executor was null.");

    // Lock while we check state. We must maintain the lock while adding the new pair so that
    // another thread can't run the list out from under us. We only add to the list if we have not
    // yet started execution.
    synchronized (this) {
      if (!executed) {

Você pode sobrescrever esses manipuladores de exceção com os seus próprios manipuladores.

## Sobrescreva exceções de validação da requisição

Quando a requisição contém dados inválidos, **FastAPI** internamente lança para o `RequestValidationError`.