```

Veja as similaridades em `requests.get(...)` e `@app.get(...)`.

/// check | **FastAPI** inspirado para

* Ter uma API simples e intuitiva.
* Utilizar nomes de métodos HTTP (operações) diretamente, de um jeito direto e intuitivo.
* Ter padrões sensíveis, mas customizações poderosas.

///

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:

{* ../../docs_src/body/tutorial002.py hl[21] *}

## Corpo da requisição + parâmetros de rota

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

![Swagger UI](https://fastapi.tiangolo.com/img/index/index-03-swagger-02.png)

* Clique no botão "Try it out", ele permitirá que você preencha os parâmetros e interaja diretamente com a API:

![Swagger UI interaction](https://fastapi.tiangolo.com/img/index/index-04-swagger-03.png)

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:

Dessa forma, contêineres consomem **poucos recursos**, uma quantidade comparável com rodar os processos diretamente (uma máquina virtual consumiria muito mais).

Contêineres também possuem seus próprios processos (comumente um único processo), sistema de arquivos e rede **isolados** simplificando deploy, segurança, desenvolvimento, etc.

Para gerar o código do cliente, você pode usar a aplicação de linha de comando `openapi-ts` que agora está instalada.

Como ela está instalada no projeto local, você provavelmente não conseguiria chamar esse comando diretamente, mas você o colocaria no seu arquivo `package.json`.

Poderia ser assim:

```JSON  hl_lines="7"
{
  "name": "frontend-app",
  "version": "1.0.0",
  "description": "",
  "main": "index.js",
  "scripts": {

/// tip | Dica

O SQLModel terá utilitários de migração envolvendo o Alembic, mas por enquanto, você pode usar o <a href="https://alembic.sqlalchemy.org/en/latest/" class="external-link" target="_blank">Alembic</a> diretamente.

///

### Criar um Hero

Como cada modelo SQLModel também é um modelo Pydantic, você pode usá-lo nas mesmas **anotações de tipo** que usaria para modelos Pydantic.

## Recapitulando

//// tab | Pydantic v2

{* ../../docs_src/settings/tutorial001.py hl[2,5:8,11] *}

////

//// tab | Pydantic v1

/// info

Na versão 1 do Pydantic você importaria `BaseSettings` diretamente do módulo `pydantic` em vez do módulo `pydantic_settings`.

///

{* ../../docs_src/settings/tutorial001_pv1.py hl[2,5:8,11] *}

////

/// tip | Dica