* Você não precisa utilizar o `File()` no valor padrão do parâmetro.
* Ele utiliza um arquivo "spooled":
    * Um arquivo armazenado na memória até um limite máximo de tamanho, e após passar esse limite, ele será armazenado no disco.
* Isso significa que funcionará bem para arquivos grandes como imagens, vídeos, binários grandes, etc., sem consumir toda a memória.
* Você pode receber metadados do arquivo enviado.

{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial001_py310.py hl[1,13] *}

O **FastAPI** criará o objeto do tipo `BackgroundTasks` para você e o passará como esse parâmetro.

## Crie uma função de tarefa { #create-a-task-function }

Crie uma função para ser executada como a tarefa em segundo plano.

É apenas uma função padrão que pode receber parâmetros.

Nós poderíamos fazer melhor.

Podemos declarar um modelo `UserBase` que serve como base para nossos outros modelos. E então podemos fazer subclasses desse modelo que herdam seus atributos (declarações de tipo, validação, etc.).

Toda conversão de dados, validação, documentação, etc. ainda funcionará normalmente.

Você pode configurar onde sua aplicação está localizada em um arquivo `pyproject.toml`, assim:

```toml
[tool.fastapi]
entrypoint = "main:app"
```

Esse `entrypoint` dirá ao comando `fastapi` que ele deve importar a aplicação assim:

```python
from main import app
```

Se o seu código estivesse estruturado assim:

```
.
├── backend
│   ├── main.py

Repare que mesmo que o `item` esteja declarado da mesma maneira que antes, agora é esperado que ele esteja dentro do corpo com uma chave `item`.

///

O **FastAPI** fará a conversão automática a partir da requisição, assim esse parâmetro `item` receberá seu respectivo conteúdo e o mesmo ocorrerá com `user`.

Ele executará a validação dos dados compostos e irá documentá-los de maneira compatível com o esquema OpenAPI e documentação automática.

E também teremos anotações/documentação em conformidade.

## Modelos aninhados { #nested-models }

Cada atributo de um modelo Pydantic tem um tipo.

Mas esse tipo pode ser outro modelo Pydantic.

Portanto, você pode declarar "objects" JSON profundamente aninhados com nomes, tipos e validações de atributos específicos.

Tudo isso, aninhado arbitrariamente.

import okhttp3.tls.internal.TlsUtil.localhost
import okhttp3.zstd.Zstd
import okio.ByteString.Companion.toByteString
import org.bouncycastle.jce.provider.BouncyCastleProvider
import org.bouncycastle.jsse.provider.BouncyCastleJsseProvider
import org.conscrypt.Conscrypt
import org.junit.jupiter.api.Assertions.assertEquals
import org.junit.jupiter.api.Assertions.assertFalse
import org.junit.jupiter.api.Assertions.assertNotNull

``` hl_lines="5"
.
├── 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`):

{* ../../docs_src/app_testing/app_a_py310/test_main.py hl[3] *}

import okhttp3.tls.HandshakeCertificates
import okhttp3.tls.HeldCertificate
import okhttp3.tls.internal.TlsUtil.localhost
import org.bouncycastle.jce.provider.BouncyCastleProvider
import org.bouncycastle.jsse.provider.BouncyCastleJsseProvider
import org.conscrypt.Conscrypt
import org.hamcrest.BaseMatcher
import org.hamcrest.CoreMatchers.anything
import org.hamcrest.Description
import org.hamcrest.Matcher

Se não for fornecido, é `None` por padrão, Aqui fornecemos `"World"` como o valor padrão a ser usado.

///

Então você poderia chamar esse programa Python:

//// tab | Linux, macOS, Windows Bash

<div class="termy">

```console
// Aqui ainda não definimos a variável de ambiente
$ python main.py