* Documentation automatique des modèles de données avec <a href="http://json-schema.org/" class="external-link" target="_blank"><strong>JSON Schema</strong></a> (comme OpenAPI est aussi basée sur JSON Schema).

![ReDoc](https://fastapi.tiangolo.com/img/index/index-02-redoc-simple.png)

## Exemple plus poussé

Maintenant, modifiez le fichier `main.py` pour recevoir <abbr title="en anglais : body">le corps</abbr> d'une requête `PUT`.

Déclarez ce corps en utilisant les types Python standards, grâce à Pydantic.

```Python hl_lines="4  9-12  25-27"
from typing import Union

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel

Il ne peut pas très bien gérer les modèles imbriqués. Ainsi, si le corps JSON de la requête est un objet JSON comportant des champs internes qui sont à leur tour des objets JSON imbriqués, il ne peut pas être correctement documenté et validé.

/// check | A inspiré **FastAPI** à

* **du support de l'éditeur**
* **de la vérification de types**

...et **FastAPI** utilise ces mêmes déclarations pour :

* **Définir les prérequis** : depuis les paramètres de chemins des requêtes, les entêtes, les corps, les dépendances, etc.
* **Convertir des données** : depuis la requête vers les types requis.
* **Valider des données** : venant de chaque requête :

Vamos começar com uma aplicação FastAPI simples:

{* ../../docs_src/generate_clients/tutorial001_py39.py hl[7:9,12:13,16:17,21] *}

Note que as *operações de rota* definem os modelos que usam para o corpo da requisição e o corpo da resposta, usando os modelos `Item` e `ResponseMessage`.

### Documentação da API { #api-docs }

* Modelo de documentação automática com <a href="https://json-schema.org/" class="external-link" target="_blank"><strong>JSON Schema</strong></a> (já que o OpenAPI em si é baseado no JSON Schema).

![ReDoc](https://fastapi.tiangolo.com/img/index/index-02-redoc-simple.png)

## Evoluindo o Exemplo { #example-upgrade }

Agora modifique o arquivo `main.py` para receber um corpo para uma requisição `PUT`.

Declare o corpo utilizando tipos padrão Python, graças ao Pydantic.

```Python hl_lines="4  9-12  25-27"
from typing import Union

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel

Ele não consegue lidar muito bem com modelos aninhados. Então, se o corpo JSON na requisição for um objeto JSON que contém campos internos que por sua vez são objetos JSON aninhados, ele não consegue ser documentado e validado apropriadamente.

/// check | **FastAPI** inspirado para

	}

	type Company struct {
		ID      int
		OwnerID int
		Name    string
		Ignored string `gorm:"-"`
	}

	type Corp struct {
		CorpBase
		Base Company `gorm:"embedded;embeddedPrefix:company_"`
	}

	cropSchema, err := schema.Parse(&Corp{}, &sync.Map{}, schema.NamingStrategy{})
	if err != nil {
		t.Fatalf("failed to parse embedded struct with primary key, got error %v", err)
	}

* a resposta de erro

* a operação de rota
* o decorador de operação de rota
* a função de operação de rota

* o corpo
* o corpo da requisição
* o corpo da resposta
* o corpo JSON
* o corpo do formulário
* o corpo do arquivo
* o corpo da função

* o parâmetro
* o parâmetro de corpo
* o parâmetro de path
* o parâmetro de query
* o parâmetro de cookie
* o parâmetro de header