Swagger UI también permite otras configuraciones que son objetos **solo de JavaScript** (por ejemplo, funciones de JavaScript).

FastAPI también incluye estas configuraciones `presets` solo de JavaScript:

```JavaScript
presets: [
    SwaggerUIBundle.presets.apis,
    SwaggerUIBundle.SwaggerUIStandalonePreset
]
```

/// note | Detalhes técnicos

Na realidade, `Query`, `Path` e outros que você verá em seguida, criam objetos de subclasses de uma classe `Param` comum, que é ela mesma uma subclasse da classe `FieldInfo` do Pydantic.

E `Field` do Pydantic retorna uma instância de `FieldInfo` também.

`Body` também retorna objetos de uma subclasse de `FieldInfo` diretamente. E tem outras que você verá mais tarde que são subclasses da classe `Body`.

A interface do usuário do Swagger também permite que outras configurações sejam objetos **somente JavaScript** (por exemplo, funções JavaScript).

O FastAPI também inclui estas configurações de `predefinições` somente para JavaScript:

```JavaScript
presets: [
    SwaggerUIBundle.presets.apis,
    SwaggerUIBundle.SwaggerUIStandalonePreset
]
```

/// note | Detalles técnicos

En realidad, `Query`, `Path` y otros que verás a continuación crean objetos de subclases de una clase común `Param`, que es a su vez una subclase de la clase `FieldInfo` de Pydantic.

Y `Field` de Pydantic también regresa una instance de `FieldInfo`.

`Body` también devuelve objetos de una subclase de `FieldInfo` directamente. Y hay otros que verás más adelante que son subclases de la clase `Body`.

Por exemplo, ele não recebe objetos `datetime`, pois estes objetos não são compatíveis com JSON.

Então, um objeto `datetime` teria que ser convertido em um `str` contendo os dados no formato  <a href="https://en.wikipedia.org/wiki/ISO_8601" class="external-link" target="_blank">ISO</a>.

Da mesma forma, este banco de dados não receberia um modelo Pydantic (um objeto com atributos), apenas um `dict`.

Um objeto "chamável" em Python é qualquer coisa que o Python possa "chamar" como uma função

Então se você tiver um objeto `alguma_coisa` (que pode *não* ser uma função) que você possa "chamar" (executá-lo) dessa maneira:

```Python
something()
```

ou

```Python
something(some_argument, some_keyword_argument="foo")
```

Então esse objeto é um "chamável".

Por ejemplo, no recibe objetos `datetime`, ya que no son compatibles con JSON.

Entonces, un objeto `datetime` tendría que ser convertido a un `str` que contenga los datos en formato <a href="https://en.wikipedia.org/wiki/ISO_8601" class="external-link" target="_blank">ISO</a>.

De la misma manera, esta base de datos no recibiría un modelo de Pydantic (un objeto con atributos), solo un `dict`.

funções assíncronas em seus testes (e.g. ao utilizar o <a href="https://stackoverflow.com/questions/41584243/runtimeerror-task-attached-to-a-different-loop" class="external-link" target="_blank">MotorClient do MongoDB</a>) Lembre-se de instanciar objetos que precisam de um loop de eventos (*event loop*) apenas em funções assíncronas, e.g. um *"callback"* `'@app.on_event("startup")`.

///...

Y también se anotará/documentará en consecuencia.

## Modelos Anidados

Cada atributo de un modelo Pydantic tiene un tipo.

Pero ese tipo puede ser en sí mismo otro modelo Pydantic.

Así que, puedes declarar "objetos" JSON anidados profundamente con nombres de atributos específicos, tipos y validaciones.

Todo eso, de manera arbitraria.

### Definir un submodelo

Por ejemplo, podemos definir un modelo `Image`:

Todavía es posible usar `BackgroundTask` solo en FastAPI, pero debes crear el objeto en tu código y devolver una `Response` de Starlette incluyéndolo.