# Arquivo de teste de LLM { #llm-test-file }

Este documento testa se o <abbr title="Large Language Model – Modelo de Linguagem de Grande Porte">LLM</abbr>, que traduz a documentação, entende o `general_prompt` em `scripts/translate.py` e o prompt específico do idioma em `docs/{language code}/llm-prompt.md`. O prompt específico do idioma é anexado ao `general_prompt`.

Os testes adicionados aqui serão vistos por todos os autores dos prompts específicos de idioma.

And it will be annotated / documented accordingly too.

## Nested Models { #nested-models }

Each attribute of a Pydantic model has a type.

But that type can itself be another Pydantic model.

So, you can declare deeply nested JSON "objects" with specific attribute names, types and validations.

All that, arbitrarily nested.

### Define a submodel { #define-a-submodel }

    tester = new ListenableFutureTester(future);
    tester.setUp();
  }

  public void testDefaultState() throws Exception {
    assertThrows(TimeoutException.class, () -> future.get(5, MILLISECONDS));
  }

  public void testSetValue() throws Exception {
    assertTrue(future.set("value"));
    tester.testCompletedFuture("value");
  }

  public void testSetFailure() throws Exception {

    tester = new ListenableFutureTester(future);
    tester.setUp();
  }

  public void testDefaultState() throws Exception {
    assertThrows(TimeoutException.class, () -> future.get(5, MILLISECONDS));
  }

  public void testSetValue() throws Exception {
    assertTrue(future.set("value"));
    tester.testCompletedFuture("value");
  }

  public void testSetFailure() throws Exception {

/// tip | Dica

Se você quiser chamar funções `async` em seus testes além de enviar solicitações à sua aplicação FastAPI (por exemplo, funções de banco de dados assíncronas), dê uma olhada em [Testes assíncronos](../advanced/async-tests.md){.internal-link target=_blank} no tutorial avançado.

///

## Separando testes { #separating-tests }

Em uma aplicação real, você provavelmente teria seus testes em um arquivo diferente.

Você envia ao serviço um *token* e ele retorna um usuário autenticado.

Este provedor pode cobrar por requisição, e chamá-lo pode levar mais tempo do que se você tivesse um usuário fixo para os testes.

Você provavelmente quer testar o provedor externo uma vez, mas não necessariamente chamá-lo em todos os testes que executarem.

# Body – Verschachtelte Modelle { #body-nested-models }

Mit **FastAPI** können Sie (dank Pydantic) beliebig tief verschachtelte Modelle definieren, validieren, dokumentieren und verwenden.

## Listen als Felder { #list-fields }

Sie können ein Attribut als Kindtyp definieren, zum Beispiel eine Python-`list`.

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial001_py310.py hl[12] *}

# Body - Вложенные модели { #body-nested-models }

С помощью **FastAPI** вы можете определять, валидировать, документировать и использовать модели произвольной глубины вложенности (благодаря Pydantic).

## Поля-списки { #list-fields }

Вы можете определить атрибут как подтип. Например, Python-тип `list`:

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial001_py310.py hl[12] *}

## Soporte de editor en todas partes { #editor-support-everywhere }

Y obtienes soporte de editor en todas partes.

Incluso para elementos dentro de listas:

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

No podrías obtener este tipo de soporte de editor si estuvieras trabajando directamente con `dict` en lugar de modelos Pydantic.

## Suporte de editor em todo canto { #editor-support-everywhere }

E você obtém suporte do editor em todos os lugares.

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.