* test makes a single call with two duplex requests!
   */
  @Test
  fun duplexWithAuthChallenge() {
    enableProtocol(Protocol.HTTP_2)
    val credential = basic("jesse", "secret")
    client =
      client.newBuilder()
        .authenticator(RecordingOkAuthenticator(credential, null))
        .build()
    val body1 =
      MockStreamHandler()

 * callbacks. Its subclasses must manage threads manually; consider {@link
 * AbstractExecutionThreadService} if you need only a single execution thread.
 *
 * @author Jesse Wilson
 * @author Luke Sandberg
 * @since 1.0
 */
@GwtIncompatible
@J2ktIncompatible
@ElementTypesAreNonnullByDefault
public abstract class AbstractService implements Service {

Repare que mesmo que o `item` esteja declarado da mesma maneira que antes, agora é esperado que ele esteja dentro do corpo com uma chave `item`.

///

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.

  }

  private fun postBodyRetransmittedAfterAuthorizationFail(body: String) {
    server.enqueue(
      MockResponse(code = 401),
    )
    server.enqueue(MockResponse())
    val credential = basic("jesse", "secret")
    client =
      client.newBuilder()
        .authenticator(RecordingOkAuthenticator(credential, null))
        .build()
    val response =
      getResponse(
        Request(

 *
 * <p>Implementors of this interface are strongly encouraged to extend one of the abstract classes
 * in this package which implement this interface and make the threading and state management
 * easier.
 *
 * @author Jesse Wilson
 * @author Luke Sandberg
 * @since 9.0 (in 1.0 as {@code com.google.common.base.Service})
 */
@DoNotMock("Create an AbstractIdleService")
@J2ktIncompatible
@GwtIncompatible
@ElementTypesAreNonnullByDefault

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.

``` hl_lines="5"
.
├── app
│   ├── __init__.py
│   ├── main.py
│   └── test_main.py
```

Como esse arquivo está no mesmo pacote, você pode usar importações relativas para importar o objeto `app` do módulo `main` (`main.py`):

```Python hl_lines="3"
{!../../docs_src/app_testing/test_main.py!}
```

* <a href="https://twitter.com/tiangolo" class="external-link" target="_blank">Me siga no **Twitter**</a>.
    * Me dizer o motivo pelo o qual você está usando o FastAPI(Adoro ouvir esse tipo de comentário).
    * Saber quando eu soltar novos anúncios ou novas ferramentas.

              }

              println("Authenticating for response: $response")
              println("Challenges: ${response.challenges()}")
              val credential = Credentials.basic("jesse", "password1")
              return response.request.newBuilder()
                  .header("Authorization", credential)
                  .build()
            }
          })
          .build()

Se você precisa refrescar a memória rapidamente sobre como usar tipos do Python (mesmo que você não use o FastAPI), confira esse rápido tutorial: [Tipos do Python](python-types.md){.internal-link target=_blank}.

Você escreve Python padrão com tipos:

```Python
from datetime import date

from pydantic import BaseModel