seremos
serão
seria
seríamos
seriam
tenho
tem
temos
tém
tinha
tínhamos
tinham
tive
teve
tivemos
tiveram
tivera
tivéramos
tenha
tenhamos
tenham
tivesse
tivéssemos
tivessem
tiver
tivermos
tiverem
terei
terá
teremos
terão
teria
teríamos

biju 
biji
bija
bijām
bijāt
esmu
esi
esam
esat 
būšu     
būsi
būs
būsim
būsiet
tikt
tiku
tiki
tika
tikām
tikāt
tieku
tiec
tiek
tiekam
tiekat
tikšu
tiks
tiksim
tiksiet
tapt
tapi
tapāt
topat
tapšu
tapsi
taps
tapsim
tapsiet
kļūt
kļuvu
kļuvi
kļuva
kļuvām
kļuvāt
kļūstu

* Ele pode fazer algo com essa **resposta** ou executar qualquer código necessário.
* Então ele retorna a **resposta**.

/// note | Detalhes Técnicos

Se você tiver dependências com `yield`, o código de saída será executado *depois* do middleware.

## Cabeçalhos personalizados { #custom-headers }

Tenha em mente que cabeçalhos personalizados proprietários podem ser adicionados [usando o prefixo `X-`](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Headers).

Ela apenas retorna uma resposta JSON com o resultado do método `.openapi()` da aplicação.

Por padrão, o que o método `.openapi()` faz é verificar se a propriedade `.openapi_schema` tem conteúdo e retorná-lo.

Se não tiver, ele gera o conteúdo usando a função utilitária em `fastapi.openapi.utils.get_openapi`.

E essa função `get_openapi()` recebe como parâmetros:

* `title`: O título do OpenAPI, exibido na documentação.

Então, a seção:

```Python
    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)
```

vai executar.

---

Isso não acontecerá se você importar esse módulo (arquivo).

Então, se você tiver outro arquivo `importer.py` com:

```Python
from myapp import app

# Mais um pouco de código
```

nesse caso, a variável `__name__` criada automaticamente dentro de `myapp.py` não terá o valor `"__main__"`.

Você também pode combinar `dataclasses` com outras anotações de tipo para criar estruturas de dados aninhadas.

Em alguns casos, você ainda pode ter que usar a versão do Pydantic das `dataclasses`. Por exemplo, se você tiver erros com a documentação da API gerada automaticamente.

Nesse caso, você pode simplesmente trocar as `dataclasses` padrão por `pydantic.dataclasses`, que é um substituto direto:

Você deveria adicionar testes para a sua aplicação.

Com **FastAPI** isso é muito fácil (graças ao Starlette), veja a documentação: [Testes](../tutorial/testing.md)

Depois que você tiver testes, você pode atualizar a sua versão do **FastAPI** para uma mais recente e se certificar de que todo o seu código está funcionando corretamente executando seus testes.

<div class="screenshot">
<img src="/img/tutorial/separate-openapi-schemas/image04.png">
</div>

Com esse recurso do **Pydantic v2**, sua documentação da API fica mais **precisa**, e se você tiver clientes e SDKs gerados automaticamente, eles serão mais precisos também, proporcionando uma melhor **experiência para desenvolvedores** e consistência. 🎉

## Não Separe Schemas { #do-not-separate-schemas }

/// info | Informação

Observe que o `TestClient` recebe dados que podem ser convertidos para JSON, não para modelos Pydantic.

Se você tiver um modelo Pydantic em seu teste e quiser enviar seus dados para o aplicativo durante o teste, poderá usar o `jsonable_encoder` descrito em [Codificador compatível com JSON](encoder.md).

///

## Execute-o { #run-it }