E claro, ele suporta o mesmo:

* validação de dados
* serialização de dados
* documentação de dados, etc.

Isso funciona da mesma forma que com os modelos Pydantic. E na verdade é alcançado da mesma maneira por baixo dos panos, usando Pydantic.

/// info | Informação

```

### Arquivo de teste

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
```

Como esse arquivo está no mesmo pacote, você pode usar importações relativas para importar o objeto `app` do módulo `main` (`main.py`):

# 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.

### Argumentos do `url_for`

Você também pode usar `url_for()` dentro do template, ele recebe como argumentos os mesmos argumentos que seriam usados pela sua *path operation function*.

Logo, a seção com:

{% raw %}

```jinja
<a href="{{ url_for('read_item', id=id) }}">
```

{% endraw %}

...irá gerar um link para a mesma URL que será tratada pela *path operation function* `read_item(id=id)`.

Você também define de alguma maneira em quais **momentos** a sua aplicação mandará essas requisições ou eventos.

E os **seus usuários** definem de alguma forma (em algum painel por exemplo) a **URL** que a sua aplicação deve enviar essas requisições.

* `skip=20`: Por que você definiu isso na URL
* `limit=10`: Por que esse era o valor padrão

## Parâmetros opcionais

Da mesma forma, você pode declarar parâmetros de consulta opcionais, definindo o valor padrão para `None`:

//// tab | Python 3.10+

```Python hl_lines="7"
{!> ../../docs_src/query_params/tutorial002_py310.py!}
```

////

//// tab | Python 3.8+

```Python hl_lines="9"

Depois disso, toda a lógica de processamento é a mesma.

Mas por causa das nossas mudanças em `GzipRequest.body`, o corpo da requisição será automaticamente descomprimido quando for carregado pelo **FastAPI** quando necessário.

## Acessando o corpo da requisição em um manipulador de exceção

/// tip | Dica

{!../../docs_src/response_headers/tutorial001.py!}
```

/// note | Detalles Técnicos

También podrías utilizar `from starlette.responses import Response` o `from starlette.responses import JSONResponse`.

**FastAPI** proporciona las mismas `starlette.responses` en `fastapi.responses` sólo que de una manera más conveniente para ti, el desarrollador. En otras palabras, muchas de las responses disponibles provienen directamente de Starlette.

Pode ser usado pelo time de frontend (que pode ser você no caso).

Pode ser usado por aplicações e sistemas third party (de terceiros).

E também pode ser usada por você mesmo, para debugar, checar e testar a mesma aplicação.

## O Fluxo da `senha`

Agora vamos voltar um pouco e entender o que é isso tudo.

Se você passar algo "chamável" como uma dependência do **FastAPI**, o framework irá analisar os parâmetros desse "chamável" e processá-los da mesma forma que os parâmetros de uma *função de operação de rota*. Incluindo as sub-dependências.

Isso também se aplica a objetos chamáveis que não recebem nenhum parâmetro. Da mesma forma que uma *função de operação de rota* sem parâmetros.