#### Verifique o `openapi.json`

Se você está curioso(a) sobre a aparência do *schema* bruto OpenAPI, o FastAPI gera automaticamente um JSON (*schema*) com as descrições de toda a sua API.

Você pode ver isso diretamente em: <a href="http://127.0.0.1:8000/openapi.json" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1:8000/openapi.json</a>.

Ele mostrará um JSON começando com algo como:

```JSON
{
    "openapi": "3.0.2",

`example` ou `examples` com qualquer um dos outros utilitários (`Query()`, `Body()`, etc.) esses exemplos não são adicionados ao JSON Schema que descreve esses dados (nem mesmo para versão própria do OpenAPI do JSON Schema), eles são adicionados diretamente à declaração da *operação de rota* no OpenAPI (fora das partes do OpenAPI que usam o JSON Schema).

Para `Path()`, `Query()`, `Header()`, e `Cookie()`, o `example` e `examples` são adicionados a <a href="https://github.com/OAI/OpenAPI...

    * Si on n'utilisait pas FastAPI mais directement Starlette (ou un outil équivalent comme Sanic, Flask, Responder, etc) il faudrait implémenter la validation des données et la sérialisation par nous-même. Le résultat serait donc le même dans les deux cas mais du travail supplémentaire serait à...

## Declare um único parâmetro de corpo indicando sua chave

Suponha que você tem um único parâmetro de corpo `item`, a partir de um modelo Pydantic `Item`.

Por padrão, o **FastAPI** esperará que seu conteúdo venha no corpo diretamente.

Mas se você quiser que ele espere por um JSON com uma chave `item` e dentro dele os conteúdos do modelo, como ocorre ao declarar vários parâmetros de corpo, você pode usar o parâmetro especial de `Body` chamado `embed`:

    Então, você importa `Query`, que é uma função. E quando você a chama, ela retorna uma instância de uma classe também chamada `Query`.

    Estas funções são assim (ao invés de apenas usar as classes diretamente) para que seu editor não acuse erros sobre seus tipos.

com/MagicStack/uvloop" class="external-link" target="_blank">`uvloop`</a >, le remplaçant hautes performances de `asyncio`.

Mais si vous souhaitez utiliser directement **Trio**, vous pouvez utiliser **Hypercorn** car il le prend en charge. ✨

### Installer Hypercorn avec Trio

Vous devez d'abord installer Hypercorn avec le support Trio :

<div class="termy">

Mesmo para itens dentro de listas:

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

Você não conseguiria este tipo de suporte de editor se estivesse trabalhando diretamente com `dict` em vez de modelos Pydantic.

Mas você também não precisa se preocupar com eles, os dicts de entrada são convertidos automaticamente e sua saída é convertida automaticamente para JSON também.

    * completação automática
    * verificação de tipos
    * refatoração
    * buscas
    * inspeções

## Use o modelo

Dentro da função, você pode acessar todos os atributos do objeto do modelo diretamente:

```Python hl_lines="21"
{!../../../docs_src/body/tutorial002.py!}
```

## Corpo da requisição + parâmetros de rota

Você pode declarar parâmetros de rota e corpo da requisição ao mesmo tempo.

Se ele não ver o header de `Autorização` ou o valor não tem um token `Bearer`, vai responder com um código de erro  401 (`UNAUTHORIZED`) diretamente.

Você nem precisa verificar se o token existe para retornar um erro. Você pode ter certeza de que se a sua função for executada, ela terá um `str` nesse token.

Você já pode experimentar na documentação interativa:

No nosso exemplo de código acima, nós não usamos ele diretamente, mas nós passamos para o FastAPI para ele usá-lo.