## Modelos aninhados

Cada atributo de um modelo Pydantic tem um tipo.

Mas esse tipo pode ser outro modelo Pydantic.

Portanto, você pode declarar "objects" JSON profundamente aninhados com nomes, tipos e validações de atributos específicos.

Tudo isso, aninhado arbitrariamente.

### Defina um sub-modelo

Por exemplo, nós podemos definir um modelo `Image`:

```Python hl_lines="9-11"

!!! note "Technical Details"
    You could also use `from starlette.testclient import TestClient`.

    **FastAPI** provides the same `starlette.testclient` as `fastapi.testclient` just as a convenience for you, the developer. But it comes directly from Starlette.

!!! tip

* `limit`: ⏮️ 💲 `10`

👫 🍕 📛, 👫 "🛎" 🎻.

✋️ 🕐❔ 👆 📣 👫 ⏮️ 🐍 🆎 (🖼 🔛, `int`), 👫 🗜 👈 🆎 & ✔ 🛡 ⚫️.

🌐 🎏 🛠️ 👈 ⚖ ➡ 🔢 ✔ 🔢 🔢:

* 👨‍🎨 🐕‍🦺 (🎲)
* 💽 <abbr title="converting the string that comes from an HTTP request into Python data">"✍"</abbr>
* 💽 🔬
* 🏧 🧾

## 🔢

🔢 🔢 🚫 🔧 🍕 ➡, 👫 💪 📦 &amp; 💪 ✔️ 🔢 💲.

🖼 🔛 👫 ✔️ 🔢 💲 `skip=0` &amp; `limit=10`.

, 🔜 📛:

```

=== "Python 3.10+"

    ```Python hl_lines="1  14-15  18-20  33"
    {!> ../../../docs_src/extra_models/tutorial003_py310.py!}
    ```

=== "Python 3.8+"

!!! tip "Dica"
	Se você está se perguntando, "AlexNet", "ResNet", e "LeNet" são apenas nomes de <abbr title="técnicamente, modelos de arquitetura de Deep Learning">modelos</abbr> de Machine Learning (aprendizado de máquina).

### Declare um *parâmetro de rota*