{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial005_py310.py hl[2,8] *}

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

## Atributos como listas de submodelos { #attributes-with-lists-of-submodels }

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

* `UUID`:
    * Um "Identificador Universalmente Único" padrão, comumente usado como ID em muitos bancos de dados e sistemas.
    * Em requisições e respostas será representado como uma `str`.
* `datetime.datetime`:
    * O `datetime.datetime` do Python.
    * Em requisições e respostas será representado como uma `str` no formato ISO 8601, exemplo: `2008-09-15T15:53:00+05:00`.
* `datetime.date`:

```Python
item: Item = Body(embed=True)
```

como en:

{* ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial005_an_py310.py hl[17] *}

En este caso, **FastAPI** esperará un cuerpo como:

```JSON hl_lines="2"
{
    "item": {

* Se o parâmetro também é declarado no **path**, será utilizado como um parâmetro de rota.
* Se o parâmetro é de um **tipo único** (como `int`, `float`, `str`, `bool`, etc) será interpretado como um parâmetro de **consulta**.
* Se o parâmetro é declarado como um **modelo Pydantic**, será interpretado como o **corpo** da requisição.

/// note | Nota

Além disso, os cabeçalhos HTTP não diferenciam maiúsculas de minúsculas, portanto, você pode declará-los com o estilo padrão do Python (também conhecido como "snake_case").

Portanto, você pode usar `user_agent` como faria normalmente no código Python, em vez de precisar colocar as primeiras letras em maiúsculas como `User_Agent` ou algo semelhante.

### `ORJSONResponse` { #orjsonresponse }

Uma alternativa mais rápida de resposta JSON utilizando o <a href="https://github.com/ijl/orjson" class="external-link" target="_blank">`orjson`</a>, como você leu acima.

/// info | Informação

Essa resposta requer a instalação do pacote `orjson`, com o comando `pip install orjson`, por exemplo.

///

### `UJSONResponse` { #ujsonresponse }

Pode ser uma função `async def` ou um `def` normal, o **FastAPI** saberá como lidar com isso corretamente.

Neste caso, a função da tarefa escreverá em um arquivo (simulando o envio de um e-mail).

E como a operação de escrita não usa `async` e `await`, definimos a função com um `def` normal:

{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial001_py39.py hl[6:9] *}

## Adicione a tarefa em segundo plano { #add-the-background-task }

```

con un JSON body que contiene algo como:

```JSON
{
    "description": "Payment celebration",
    "paid": true
}
```

y esperaría un response de esa *API externa* con un JSON body como:

```JSON
{
    "ok": true
}
```

/// tip | Consejo

E sabemos que editores de texto não têm como oferecer muitas funcionalidades (como sugestões automáticas) para objetos do tipo `dict`, por que não há como eles saberem o tipo das chaves e dos valores.

Podemos fazer melhor...

## O que caracteriza uma dependência { #what-makes-a-dependency }

Até agora você apenas viu dependências declaradas como funções.

Veamos cómo funciona eso y cómo cambiarlo si necesitas hacerlo.

## Modelos Pydantic para Entrada y Salida { #pydantic-models-for-input-and-output }

Digamos que tienes un modelo Pydantic con valores por defecto, como este:

{* ../../docs_src/separate_openapi_schemas/tutorial001_py310.py ln[1:7] hl[7] *}