Usando apenas `BackgroundTasks` (e não `BackgroundTask`), é então possível usá-la como um parâmetro de _função de operação de caminho_ e deixar o **FastAPI** cuidar do resto para você, assim como ao usar o objeto `Request` diretamente.

Ainda é possível usar `BackgroundTask` sozinho no FastAPI, mas você deve criar o objeto em seu código e retornar uma Starlette `Response` incluindo-o.

## Utilize a instância como dependência

Então, nós podemos utilizar este `checker` em um `Depends(checker)`, no lugar de `Depends(FixedContentQueryChecker)`, porque a dependência é a instância, `checker`, e não a própria classe.

E quando a dependência for resolvida, o **FastAPI** chamará este `checker` como:

```Python
checker(q="somequery")

	Isso é incrivelmente útil enquanto se desenvolve e debuga o código que interage com a sua API.

## Documentação

Quando você abrir o seu navegador em <a href="http://127.0.0.1:8000/docs" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1:8000/docs</a>, você verá de forma automática e interativa a documentação da API como:

<img src="/img/tutorial/path-params/image01.png">

/// check | "Verifique"

* Validación de datos
* Documentación automática

## Configuraciones por defecto

Como los parámetros de query no están fijos en una parte del path pueden ser opcionales y pueden tener valores por defecto.

El ejemplo arriba tiene `skip=0` y `limit=10` como los valores por defecto.

Entonces, si vas a la URL:

```
http://127.0.0.1:8000/items/
```

Sería lo mismo que ir a:

Isso significa que o **FastAPI** foi testado especificamente com os editores usados por 80% dos desenvolvedores Python. Como a maioria dos outros editores tendem a funcionar de forma similar, todos os seus benefícios devem funcionar para virtualmente todos os editores.

Dessa forma eu pude encontrar a melhor maneira de reduzir duplicação de código o máximo possível, ter completação de texto em todos os lugares, conferência de tipos e erros etc.

Então, para que tudo funcione corretamente, é melhor especificar explicitamente as origens permitidas.

## Usar `CORSMiddleware`

Você pode configurá-lo em sua aplicação **FastAPI** usando o `CORSMiddleware`.

* Importe `CORSMiddleware`.
* Crie uma lista de origens permitidas (como strings).
* Adicione-a como um "middleware" à sua aplicação **FastAPI**.

Versões anteriores do Starlette incluiam uma classe `GraphQLApp` para integrar com <a href="https://graphene-python.org/" class="external-link" target="_blank">Graphene</a>.

Ela foi descontinuada do Starlette, mas se você tem código que a utilizava, você pode facilmente **migrar** para <a href="https://github.com/ciscorn/starlette-graphene3" class="external-link" target="_blank">starlette-graphene3</a>, que cobre o mesmo caso de uso e tem uma **interface quase idêntica**.

.
├── 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!}
```

...e ter o código para os testes como antes.

## Testando: exemplo estendido

Então, o que faremos a seguir é adicionar o código para documentar como essa *API externa* deve ser para receber o callback de *sua API*.

A documentação aparecerá na interface do Swagger em `/docs` em sua API, e permitirá que os desenvolvedores externos saibam como construir a *API externa*.

Esse exemplo não implementa o callback em si (que poderia ser apenas uma linha de código), apenas a parte da documentação.

/// tip | Dica

```Python hl_lines="4  10"
{!../../docs_src/body_nested_models/tutorial005.py!}
```

A string será verificada para se tornar uma URL válida e documentada no esquema JSON/1OpenAPI como tal.

## Atributos como listas de submodelos

Você também pode usar modelos Pydantic como subtipos de `list`, `set`, etc: