* Testes _backend_ _REST_ baseados no **Pytest**, integrados com Docker, então você pode testar a interação completa da API, independente do banco de dados. Como roda no Docker, ele pode construir um novo repositório de dados do zero toda vez (assim você pode usar ElasticSearch, MongoDB, CouchDB, ou o que quiser, e apenas testar que a API esteja funcionando).

{!../../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial011.py!}
```

Então, com uma URL assim:

```
http://localhost:8000/items/?q=foo&q=bar
```

você receberá os múltiplos *parâmetros de consulta* `q` com os valores (`foo` e `bar`) em uma lista (`list`) Python dentro da *função de operação de rota*, no *parâmetro da função* `q`.

Assim, a resposta para essa URL seria:

```JSON
{
  "q": [
    "foo",
    "bar"

Usando apenas `BackgroundTasks` (e não `BackgroundTask`), é então possível usá-la como um parâmetro de _função de operação de caminho_ e deixar o **FastAPI** cuidar do resto para você, assim como ao usar o objeto `Request` diretamente.

Ainda é possível usar `BackgroundTask` sozinho no FastAPI, mas você deve criar o objeto em seu código e retornar uma Starlette `Response` incluindo-o.

Importe `Enum` e crie uma sub-classe que herde de `str` e de `Enum`.

Por herdar de `str` a documentação da API vai ser capaz de saber que os valores devem ser do tipo `string` e assim ser capaz de mostrar eles corretamente.

Assim, crie atributos de classe com valores fixos, que serão os valores válidos disponíveis.

```Python hl_lines="1  6-9"
{!../../../docs_src/path_params/tutorial005.py!}
```

```

</div>

Se você criar a sua aplicação como:

```Python hl_lines="3"
{!../../../docs_src/first_steps/tutorial002.py!}
```

E colocar em um arquivo `main.py`, você iria chamar o `uvicorn` assim:

<div class="termy">

```console
$ uvicorn main:my_awesome_api --reload

<span style="color: green;">INFO</span>:     Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit)
```

</div>

```Python hl_lines="21-26"
{!../../../docs_src/schema_extra_example/tutorial003.py!}
```

### Exemplo na UI da documentação

Com qualquer um dos métodos acima, os `/docs` vão ficar assim:

<img src="/img/tutorial/body-fields/image01.png">

### `Body` com vários `examples`

Se você selecionar "Acompanhando" (Watching) em vez de "Apenas Lançamentos" (Releases only) você receberá notificações quando alguém tiver uma nova pergunta.

Assim podendo tentar ajudar a resolver essas questões.

## Faça perguntas

O **FastAPI** fará a conversão automática a partir da requisição, assim esse parâmetro `item` receberá seu respectivo conteúdo e o mesmo ocorrerá com `user`.

Ele executará a validação dos dados compostos e irá documentá-los de maneira compatível com o esquema OpenAPI e documentação automática.

## Valores singulares no corpo

Isso não faz diferença para o **FastAPI**. Ele vai detectar os parâmetros pelos seus nomes, tipos e definições padrão (`Query`, `Path`, etc), sem se importar com a ordem.

Então, você pode declarar sua função assim:

```Python hl_lines="7"
{!../../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial002.py!}
```

## Ordene os parâmetros de a acordo com sua necessidade, truques

<img src="/img/python-types/image05.png">

Sem tipos, isso é quase impossível de alcançar.

Observe que a variável `item` é um dos elementos da lista `items`.

E, ainda assim, o editor sabe que é um `str` e fornece suporte para isso.

#### `Tuple` e `Set`

Você faria o mesmo para declarar `tuple`s e `set`s:

```Python hl_lines="1 4"
{!../../../docs_src/python_types/tutorial007.py!}