{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py hl[8] *}

Esses parâmetros são utilizados pelo **FastAPI** para "definir" a dependência.

Em ambos os casos teremos:

* Um parâmetro de consulta `q` opcional do tipo `str`.
* Um parâmetro de consulta `skip` do tipo `int`, com valor padrão `0`.
* Um parâmetro de consulta `limit` do tipo `int`, com valor padrão `100`.

Si revisas la aplicación anterior, en la interfaz verás que, hasta ahora, permite al cliente decidir el `id` del `Hero` a crear. 😱

No deberíamos permitir que eso suceda, podrían sobrescribir un `id` que ya tenemos asignado en la base de datos. Decidir el `id` debería ser tarea del **backend** o la **base de datos**, **no del cliente**.

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

Cada atributo de um modelo Pydantic tem um tipo.

Mas esse tipo pode ser outro modelo Pydantic.

Por ejemplo, como en el modelo `Image` tenemos un campo `url`, podemos declararlo como una instance de `HttpUrl` de Pydantic en lugar de un `str`:

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial005_py310.py hl[2,8] *}

Ao validar os dados com o Pydantic nós podemos garantir que temos, por exemplo, exatamente uma `list` de `str` com os escopos e uma `str` com o `username`.

No lugar de, por exemplo, um `dict`, ou alguma outra coisa, que poderia quebrar a aplicação em algum lugar mais tarde, tornando isso um risco de segurança.

O `Union` em `Union[str, None]` não é usado pelo FastAPI, mas permitirá que seu editor lhe dê um melhor suporte e detecte erros.

///

## Validação adicional

Nós iremos forçar que mesmo o parâmetro `q` seja opcional, sempre que informado, **seu tamanho não exceda 50 caracteres**.

### Importe `Query`

Para isso, primeiro importe `Query` de `fastapi`:

Então, o frontend (que roda no navegador) tentaria acessar `/openapi.json` e não conseguiria obter o OpenAPI schema.

Como temos um proxy com um prefixo de caminho de `/api/v1` para nossa aplicação, o frontend precisa buscar o OpenAPI schema em `/api/v1/openapi.json`.

```mermaid
graph LR

browser("Browser")

    Así que es importante poner esto **cerca del final** del `Dockerfile`, para optimizar los tiempos de construcción de la imagen del contenedor.

6. Establecer el **comando** para usar `fastapi run`, que utiliza Uvicorn debajo.

Entonces, el frontend (que se ejecuta en el navegador) trataría de alcanzar `/openapi.json` y no podría obtener el esquema de OpenAPI.

Porque tenemos un proxy con un prefijo de path de `/api/v1` para nuestra aplicación, el frontend necesita obtener el esquema de OpenAPI en `/api/v1/openapi.json`.

```mermaid
graph LR

browser("Navegador")

     <span style="background-color:#007166"><font color="#D3D7CF"> INFO </font></span>  Application startup complete.
```

</div>

Na saída, temos:

```hl_lines="4"
INFO:     Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit)
```

Essa linha mostra a URL onde a sua aplicação está sendo servida, que nesse caso é a sua máquina local.

### Confira