E também teremos anotações/documentação em conformidade.

## 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

![editor support](https://fastapi.tiangolo.com/img/pycharm-completion.png)

Você terá completação do seu código que você poderia considerar impossível antes. Como por exemplo, a chave `price` dentro do corpo JSON (que poderia ter sido aninhado) que vem de uma requisição.

Sem a necessidade de digitar nomes de chaves erroneamente, ir e voltar entre documentações, ou rolar pela página para descobrir se você utilizou `username` or `user_name`.

### Breve

///

	Você também poderia acessar o valor `"lenet"` com `ModelName.lenet.value`

#### Retorne *membros de enumeration*

Você pode retornar *membros de enum* da sua *rota de operação*, em um corpo JSON aninhado (por exemplo um `dict`).

Eles serão convertidos para o seus valores correspondentes (strings nesse caso) antes de serem retornados ao cliente:

{* ../../docs_src/path_params/tutorial005.py hl[18,21,23] *}

Dessa forma, seu esquema aparecerá na interface de documentação da API:

<img src="/img/tutorial/dataclasses/image01.png">

## Dataclasses em Estruturas de Dados Aninhadas

Você também pode combinar `dataclasses` com outras anotações de tipo para criar estruturas de dados aninhadas.

Em alguns casos, você ainda pode ter que usar a versão do Pydantic das `dataclasses`. Por exemplo, se você tiver erros com a documentação da API gerada automaticamente.

* Suporte ao Editor, incluindo:
    * Completação.
    * Verificação de tipos.
* Validação de dados:
    * Erros automáticos e claros quando o dado é inválido.
    * Validação até para objetos JSON profundamente aninhados.
* <abbr title="também conhecido como: serialization, parsing, marshalling">Conversão</abbr> de dados de entrada: vindo da rede para dados e tipos Python. Consegue ler:
    * JSON.
    * Parâmetros de rota.

Ele também não controla modelos aninhados muito bem. Então, se o corpo JSON na requisição for um objeto JSON que contém campos internos que contém objetos JSON aninhados, ele não consegue ser validado e documentado apropriadamente.

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

Usar tipos Python para ter um ótimo suporte do editor.

![soporte del editor](https://fastapi.tiangolo.com/img/pycharm-completion.png)

Obtendrás autocompletado en código que podrías considerar imposible antes. Por ejemplo, la clave `price` dentro de un cuerpo JSON (que podría haber estado anidado) que proviene de un request.

No más escribir nombres de claves incorrectos, yendo de un lado a otro entre la documentación, o desplazándote hacia arriba y abajo para encontrar si finalmente usaste `username` o `user_name`.