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.

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

Nesse caso, significaria os atributos JSON e os tipos de dados que eles possuem, etc.

#### OpenAPI e JSON Schema { #openapi-and-json-schema }

OpenAPI define um *schema* de API para sua API. E esse *schema* inclui definições (ou "*schemas*") dos dados enviados e recebidos por sua API usando **JSON Schema**, o padrão para *schemas* de dados JSON.

#### Verifique o `openapi.json` { #check-the-openapi-json }

``` 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] *}

```Python
something()
```

ou

```Python
something(some_argument, some_keyword_argument="foo")
```

Então esse objeto é um "chamável".

## Classes como dependências { #classes-as-dependencies_1 }

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

Por exemplo:

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.

Se você precisa refrescar a memória rapidamente sobre como usar tipos do Python (mesmo que você não use o FastAPI), confira esse rápido tutorial: [Tipos do Python](python-types.md).

Você escreve Python padrão com tipos:

```Python
from datetime import date

from pydantic import BaseModel

# Declare uma variável como str

Digamos que você tenha uma *operação de rota* com um path `/files/{file_path}`.

Mas você precisa que o próprio `file_path` contenha um *path*, como `home/johndoe/myfile.txt`.

Então, a URL para esse arquivo seria algo como: `/files/home/johndoe/myfile.txt`.

### Suporte do OpenAPI { #openapi-support }

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

Agora que temos **múltiplos modelos**, podemos atualizar as partes do app que os utilizam.

Recebemos na requisição um *modelo de dados* `HeroCreate`, e a partir dele, criamos um *modelo de tabela* `Hero`.

Esse novo *modelo de tabela* `Hero` terá os campos enviados pelo cliente, e também terá um `id` gerado pelo banco de dados.