assertTrue(result.getWarnings().get(1).contains("test:g"));
    }

    @Test
    void testBadDependencyManagementScope() throws Exception {
        SimpleProblemCollector result = validate("bad-dependency-management-scope.xml");

        assertViolations(result, 0, 0, 1);

        assertContains(result.getWarnings().get(0), "test:g");
    }

    @Test
    void testBadDependencyVersion() throws Exception {

/// tip | Dica

Se você quiser chamar funções `async` em seus testes além de enviar solicitações à sua aplicação FastAPI (por exemplo, funções de banco de dados assíncronas), dê uma olhada em [Testes assíncronos](../advanced/async-tests.md){.internal-link target=_blank} no tutorial avançado.

///

## Separando testes { #separating-tests }

Em uma aplicação real, você provavelmente teria seus testes em um arquivo diferente.

        assertTrue(result.isPresent(), "Expected " + result + ".isPresent() to return true");
        assertEquals(asList("test:B", "test:D"), result.get().getRemainingProjects());
    }

    private MavenProject createMavenProject(String artifactId) {
        MavenProject project = new MavenProject();
        project.setGroupId("test");
        project.setArtifactId(artifactId);
        return project;
    }

    private final transient ClassSanityTester tester;

    SerializableDummyProxy(ClassSanityTester tester) {
      this.tester = tester;
    }

    @Override
    <R> R dummyReturnValue(TypeToken<R> returnType) {
      return tester.getDummyValue(returnType);
    }

    @Override
    public boolean equals(@Nullable Object obj) {

And it will be annotated / documented accordingly too.

## Nested Models { #nested-models }

Each attribute of a Pydantic model has a type.

But that type can itself be another Pydantic model.

So, you can declare deeply nested JSON "objects" with specific attribute names, types and validations.

All that, arbitrarily nested.

### Define a submodel { #define-a-submodel }

# Body – Verschachtelte Modelle { #body-nested-models }

Mit **FastAPI** können Sie (dank Pydantic) beliebig tief verschachtelte Modelle definieren, validieren, dokumentieren und verwenden.

## Listen als Felder { #list-fields }

Sie können ein Attribut als Kindtyp definieren, zum Beispiel eine Python-`list`.

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

  "version": "1.0",
  "published": "2025-01-15",
  "tags": ["crawler", "extractor", "json"],
  "content": {
    "summary": "This is a sample JSON document for testing",
    "body": "The extractor should handle nested objects and arrays properly"
  },
  "metadata": {
    "created_at": "2025-01-01T00:00:00Z",
    "updated_at": "2025-01-15T12:00:00Z"
  }

# Corpo - Modelos aninhados { #body-nested-models }

Com o **FastAPI**, você pode definir, validar, documentar e usar modelos arbitrariamente e profundamente aninhados (graças ao Pydantic).

## Campos do tipo Lista { #list-fields }

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

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

# Cuerpo - Modelos Anidados { #body-nested-models }

Con **FastAPI**, puedes definir, validar, documentar y usar modelos anidados de manera arbitraria (gracias a Pydantic).

## Campos de lista { #list-fields }

Puedes definir un atributo como un subtipo. Por ejemplo, una `list` en Python:

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

Esto hará que `tags` sea una lista, aunque no declare el tipo de los elementos de la lista.

# Body - Вложенные модели { #body-nested-models }

С помощью **FastAPI** вы можете определять, валидировать, документировать и использовать модели произвольной глубины вложенности (благодаря Pydantic).

## Поля-списки { #list-fields }

Вы можете определить атрибут как подтип. Например, Python-тип `list`:

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