This isn't even Python, NestJS is a JavaScript (TypeScript) NodeJS framework inspired by Angular.

It achieves something somewhat similar to what can be done with Flask-apispec.

# Tipos de dados extras

Até agora, você tem usado tipos de dados comuns, tais como:

* `int`
* `float`
* `str`
* `bool`

Mas você também pode usar tipos de dados mais complexos.

E você ainda terá os mesmos recursos que viu até agora:

* Ótimo suporte do editor.
* Conversão de dados das requisições recebidas.
* Conversão de dados para os dados da resposta.
* Validação de dados.
* Anotação e documentação automáticas.

È normalissimo **Python 3.6+**.

Per esempio, per un `int`:

```Python
item_id: int
```

o per un modello `Item` più complesso:

```Python
item: Item
```

...e con quella singola dichiarazione hai in cambio:

* Supporto per gli editor di testo, incluso:
    * Autocompletamento.
    * Controllo sulle annotazioni di tipo.
* Validazione dei dati:

<div class="termy">

```console
$ uv pip install "fastapi[standard]"
---> 100%
```

</div>

////

### Instalar a partir de `requirements.txt`

Se você tiver um `requirements.txt`, agora poderá usá-lo para instalar seus pacotes.

//// tab | `pip`

<div class="termy">

```console
$ pip install -r requirements.txt
---> 100%
```

</div>

////

//// tab | `uv`

Bu Python teknolojisi bile değil. NestJS, Angulardan ilham almış olan bir JavaScript (TypeScript) NodeJS framework'ü.

Flask-apispec ile yapılabileceklere nispeten benzeyen bir şey elde ediyor.

Esto ni siquiera es Python, NestJS es un framework de JavaScript (TypeScript) NodeJS inspirado por Angular.

Logra algo algo similar a lo que se puede hacer con Flask-apispec.

### Importe `Query`

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

{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial002.py hl[3] *}

## Use `Query` como o valor padrão

Agora utilize-o como valor padrão do seu parâmetro, definindo o parâmetro `max_length` para 50:

{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial002.py hl[9] *}

Como `item.model_dump(exclude_unset=True)`.

/// info | Informação

No Pydantic v1, o método que era chamado `.dict()` e foi depreciado (mas ainda suportado) no Pydantic v2. Agora, deve-se usar o método `.model_dump()`.

Os exemplos aqui usam `.dict()` para compatibilidade com o Pydantic v1, mas você deve usar `.model_dump()` a partir do Pydantic v2.

///

Podemos fazer melhor...

## O que caracteriza uma dependência

Até agora você apenas viu dependências declaradas como funções.

Mas essa não é a única forma de declarar dependências (mesmo que provavelmente seja a mais comum).

O fator principal para uma dependência é que ela deve ser "chamável"

Em seguinda, encapsular a aplicação WSGI (e.g. Flask) com o middleware.

E então **"montar"** em um caminho de rota.

{* ../../docs_src/wsgi/tutorial001.py hl[2:3,23] *}

## Conferindo

Agora todas as requisições sob o caminho `/v1/` serão manipuladas pela aplicação utilizando Flask.

E o resto será manipulado pelo **FastAPI**.