* Para requests `PUT` a `/items/{item_id}`, leerá el body como JSON:
    * Revisa que tiene un atributo requerido `name` que debe ser un `str`.
    * Revisa que tiene un atributo requerido `price` que debe ser un `float`.
    * Revisa que tiene un atributo opcional `is_offer`, que debe ser un `bool`, si está presente.
    * Todo esto también funcionaría para objetos JSON profundamente anidados.

**GraphQL** resuelve algunos casos de uso muy específicos.

Tiene **ventajas** y **desventajas** en comparación con las **APIs web** comunes.

Asegúrate de evaluar si los **beneficios** para tu caso de uso compensan los **inconvenientes**. 🤓

///

## Paquetes de GraphQL { #graphql-libraries }

Aquí algunos de los paquetes de **GraphQL** que tienen soporte **ASGI**. Podrías usarlos con **FastAPI**:

Para `Item-Input`, `description` **no es requerido**, no tiene un asterisco rojo.

Pero para `Item-Output`, `description` **es requerido**, tiene un asterisco rojo.

<div class="screenshot">
<img src="/img/tutorial/separate-openapi-schemas/image04.png">
</div>

/// info | Información

Nota cómo la clave `images` ahora tiene una lista de objetos de imagen.

///

## Modelos anidados profundamente { #deeply-nested-models }

Puedes definir modelos anidados tan profundamente como desees:

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial007_py310.py hl[7,12,18,21,25] *}

/// info | Información

Un **request** body es un dato enviado por el cliente a tu API. Un **response** body es el dato que tu API envía al cliente.

Tu API casi siempre tiene que enviar un **response** body. Pero los clientes no necesariamente necesitan enviar **request bodies** todo el tiempo, a veces solo solicitan un path, quizás con algunos parámetros de query, pero no envían un body.

* La *path operation* `read_own_items` tiene:
    * Scopes requeridos `["items"]` con la dependencia:
    * `get_current_active_user`:
        * La función de dependencia `get_current_active_user` tiene:
            * Scopes requeridos `["me"]` con la dependencia:
            * `get_current_user`:
                * La función de dependencia `get_current_user` tiene:
                    * No requiere scopes por sí misma.

Después puedes utilizar `Field` con los atributos del modelo:

{* ../../docs_src/body_fields/tutorial001_an_py310.py hl[11:14] *}

`Field` funciona de la misma manera que `Query`, `Path` y `Body`, tiene todos los mismos parámetros, etc.

/// note | Detalles técnicos

```

La clave aquí es el `await`. Dice a Python que tiene que esperar ⏸ a que `get_burgers(2)` termine de hacer su cosa 🕙 antes de almacenar los resultados en `burgers`. Con eso, Python sabrá que puede ir y hacer algo más 🔀 ⏯ mientras tanto (como recibir otro request).

Para que `await` funcione, tiene que estar dentro de una función que soporte esta asincronía. Para hacer eso, solo declara la función con `async def`:

```Python hl_lines="1"

```python
from typing import Union


def say_hi(name: Union[str, None]):
        print(f"Hi {name}!")
```

`typing` también tiene un atajo para declarar que algo podría ser `None`, con `Optional`.

Aquí va un Consejo desde mi punto de vista muy subjetivo:

* 🚨 Evita usar `Optional[SomeType]`
* En su lugar ✨ **usa `Union[SomeType, None]`** ✨.

```
.
├── app
│   ├── __init__.py
│   ├── main.py
│   └── test_main.py
```

Digamos que ahora el archivo `main.py` con tu aplicación de **FastAPI** tiene algunas otras **path operations**.

Tiene una operación `GET` que podría devolver un error.

Tiene una operación `POST` que podría devolver varios errores.

Ambas *path operations* requieren un `X-Token` header.