Todas elas compartilham os mesmos parâmetros para validação adicional e metadados que você viu.

!!! note "Detalhes Técnicos"
    Quando você importa `Query`, `Path` e outras de `fastapi`, elas são na verdade funções.

    Que quando chamadas, retornam instâncias de classes de mesmo nome.

Então ele constrói todos aqueles _sites_ independentes MkDocs para cada linguagem, combina eles, e gera a saída final em `./site/`.

Então você poderá "servir" eles com o comando `serve`:

<div class="termy">

```console
// Use o comando "serve" após rodar "build-all"
$ python ./scripts/docs.py serve

</blockquote>

## Investigação

Ao usar todas as alternativas anteriores, eu tive a chance de aprender com todas elas, aproveitar ideias e combiná-las da melhor maneira que encontrei para mim e para os times de desenvolvedores com os quais trabalhava.

Por exemplo, estava claro que idealmente ele deveria ser baseado nos _type hints_ padrões do Python.

Fazendo isso em funções separadas que não compartilham lógica ou variáveis entre elas é mais difícil já que você precisa armazenar os valores em variáveis globais ou truques parecidos.

Por causa disso, agora é recomendado em vez disso usar o `lifespan` como explicado acima.

## Detalhes técnicos

    ```

!!! note "Detalhes Técnicos"
    `Header` é uma classe "irmã" de `Path`, `Query` e `Cookie`. Ela também herda da mesma classe em comum `Param`.

    Mas lembre-se que quando você importa `Query`, `Path`, `Header`, e outras de `fastapi`, elas são na verdade funções que retornam classes especiais.

!!! info

{!../../../docs_src/body_nested_models/tutorial003.py!}
```

Com isso, mesmo que você receba uma requisição contendo dados duplicados, ela será convertida em um conjunto de itens exclusivos.

E sempre que você enviar esses dados como resposta, mesmo se a fonte tiver duplicatas, eles serão gerados como um conjunto de itens exclusivos.

E também teremos anotações/documentação em conformidade.

## Modelos aninhados

Esse é o caso da maioria das aplicações web.

Geralmente são muitos usuários, e seu servidor está esperando pelas suas conexões não tão boas para enviar as requisições.

E então esperando novamente pelas respostas voltarem.

Essa "espera" é medida em microssegundos, e ainda assim, somando tudo, é um monte de espera no final.

    full_name = user_dict["full_name"],
    hashed_password = hashed_password,
)
```

!!! warning
    As funções adicionais de suporte são apenas para demonstração de um fluxo possível dos dados, mas é claro que elas não fornecem segurança real.

## Reduzir duplicação

Reduzir a duplicação de código é uma das ideias principais no **FastAPI**.

O **FastAPI** é baseado nesses type hints, eles oferecem muitas vantagens e benefícios.

Mas mesmo que você nunca use o **FastAPI**, você se beneficiaria de aprender um pouco sobre eles.

!!! note "Nota"
     Se você é um especialista em Python e já sabe tudo sobre type hints, pule para o próximo capítulo.


## Motivação

Esta definição de *schema* inclui as rotas da sua API, os parâmetros possíveis que elas usam, etc.

#### "*Schema*" de dados

O termo "*schema*" também pode se referir à forma de alguns dados, como um conteúdo JSON.

Nesse caso, significaria os atributos JSON e os tipos de dados que eles possuem, etc.

#### OpenAPI e JSON *Schema*