```

////

//// tab | Python 3.10 and above

```Python hl_lines="1  15"
{!> ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial001_py310.py!}
```

////

Esse código de status será usado na resposta e será adicionado ao esquema OpenAPI.

/// note | "Detalhes Técnicos"

Você também poderia usar `from starlette import status`.

```

Mas, se por exemplo você for para:

```
http://127.0.0.1:8000/items/?skip=20
```

Os valores dos parâmetros na sua função serão:

* `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"

O servidor de desenvolvimento escutará no endereço de IP `127.0.0.1` por padrão, este é o IP que sua máquina usa para se comunicar com ela mesma (`localhost`).

## `fastapi run`

Quando você rodar `fastapi run`, isso executará em modo de produção por padrão.

Este modo terá **recarregamento automático desativado** por padrão.

E você também pode declarar validações numéricas:

* `gt`: maior que (`g`reater `t`han)
* `ge`: maior que ou igual (`g`reater than or `e`qual)
* `lt`: menor que (`l`ess `t`han)
* `le`: menor que ou igual (`l`ess than or `e`qual)

/// info | "Informação"

`Query`, `Path` e outras classes que você verá a frente são subclasses de uma classe comum `Param`.

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.

│   ├── 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

E sempre que você enviar esses dados como resposta, mesmo se a fonte tiver duplicatas, eles serão gerados como um conjunto de itens exclusivos.

E também teremos anotações/documentação em conformidade.

## Modelos aninhados

Cada atributo de um modelo Pydantic tem um tipo.

Mas esse tipo pode ser outro modelo Pydantic.

```hl_lines="4"
INFO:     Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit)
```

Essa linha mostra a URL onde a sua aplicação está sendo servida, que nesse caso é a sua máquina local.

### Confira

Abra o seu navegador em <a href="http://127.0.0.1:8000" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1:8000</a>.

Você verá essa resposta em JSON:

```JSON
{"message": "Hello World"}
```

```

Então esse objeto é um "chamável".

## Classes como dependências

Você deve ter percebido que para criar um instância de uma classe em Python, a mesma sintaxe é utilizada.

Por exemplo:

```Python
class Cat:
    def __init__(self, name: str):
        self.name = name


fluffy = Cat(name="Mr Fluffy")
```

Nesse caso,  `fluffy` é uma instância da classe `Cat`.

    Ao ter o tipo como `int | None`, o SQLModel saberá que essa coluna deve ser um `INTEGER` no banco de dados SQL e que ela deve ser `NULLABLE`.

* `Field(index=True)` informa ao SQLModel que ele deve criar um **índice SQL** para essa coluna, o que permitirá buscas mais rápidas no banco de dados ao ler dados filtrados por essa coluna.