Assim como existem uma `Query` e uma `Path` para definir dados adicionais para parâmetros de consulta e de rota, o **FastAPI** provê o equivalente para `Body`.

Por exemplo, extendendo o modelo anterior, você poder decidir por ter uma outra chave `importance` no mesmo corpo, além de `item` e `user`.

Se você declará-lo como é, porque é um valor singular, o **FastAPI** assumirá que se trata de um parâmetro de consulta.

Da mesma forma, você pode definir a lógica (código) que deve ser executada quando a aplicação estiver **encerrando**. Nesse caso, esse código será executado **uma vez**, **depois** de possivelmente ter tratado **várias requisições**.

Portanto, você terá que garantir que seus dados sejam do tipo correto. E.g. será compatível com JSON se você estiver retornando um `JSONResponse`.

E também que você não esteja enviando nenhum dado que deveria ter sido filtrado por um `response_model`.

///

### Mais informações { #more-info }

/// note | Detalhes Técnicos

## Aplicação FastAPI com Tags { #fastapi-app-with-tags }

Em muitos casos, sua aplicação FastAPI será maior, e você provavelmente usará tags para separar diferentes grupos de *operações de rota*.

Por exemplo, você poderia ter uma seção para **items** e outra seção para **users**, e elas poderiam ser separadas por tags:

{* ../../docs_src/generate_clients/tutorial002_py39.py hl[21,26,34] *}

Todas as dependências que vimos até agora são funções ou classes fixas.

Mas podem ocorrer casos onde você deseja ser capaz de definir parâmetros na dependência, sem ter a necessidade de declarar diversas funções ou classes.

Vamos imaginar que queremos ter uma dependência que verifica se o parâmetro de consulta `q` possui um valor fixo.

Porém nós queremos poder parametrizar o conteúdo fixo.

![editor support](https://fastapi.tiangolo.com/img/pycharm-completion.png)

Você terá preenchimento automático no seu código que você poderia considerar impossível antes. Como por exemplo, a chave `price` dentro do corpo JSON (que poderia ter sido aninhado) que vem de uma requisição.

Sem a necessidade de digitar nomes de chaves erroneamente, ir e voltar entre documentações, ou rolar pela página para descobrir se você utilizou `username` ou `user_name`.

│   └── main.py
```

No arquivo `main.py` você tem sua aplicação **FastAPI**:


{* ../../docs_src/app_testing/app_a_py39/main.py *}

### Arquivo de teste { #testing-file }

Então você poderia ter um arquivo `test_main.py` com seus testes. Ele poderia estar no mesmo pacote Python (o mesmo diretório com um arquivo `__init__.py`):

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

something()
```

ou

```Python
something(some_argument, some_keyword_argument="foo")
```

Então esse objeto é um "chamável".

## Classes como dependências { #classes-as-dependencies_1 }

Você deve ter percebido que para criar um instância de uma classe em Python, a mesma sintaxe é utilizada.

Por exemplo:

```Python
class Cat:
    def __init__(self, name: str):
        self.name = name

Você pode, claro, usar valores padrão diferentes de `None`.

Digamos que você queira declarar o parâmetro de consulta `q` com `min_length` de `3` e ter um valor padrão de `"fixedquery"`:

{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial005_an_py39.py hl[9] *}

/// note | Nota

Ter um valor padrão de qualquer tipo, incluindo `None`, torna o parâmetro opcional (não obrigatório).

///

///

## Retornando uma `Response` personalizada { #returning-a-custom-response }

O exemplo acima mostra todas as partes que você precisa, mas ainda não é muito útil, já que você poderia ter retornado o `item` diretamente, e o **FastAPI** colocaria em uma `JSONResponse` para você, convertendo em um `dict`, etc. Tudo isso por padrão.

Agora, vamos ver como você pode usar isso para retornar uma resposta personalizada.