```Python hl_lines="1"
async def get_burgers(number: int):
    # Faz alguma coisa assíncrona para criar os hambúrgueres
    return burgers
```

...ao invés de `def`:

```Python hl_lines="2"
# Isso não é assíncrono
def get_sequential_burgers(number: int):
    # Faz alguma coisa sequencial para criar os hambúrgueres
    return burgers
```

3. Essa declaração `yield from` informa a função para iterar sobre essa coisa nomeada de `file_like`. E então, para cada parte iterada, fornece essa parte como se viesse dessa função geradora (`iterfile`).

    Então, é uma função geradora que transfere o trabalho de "geração" para alguma outra coisa interna.

### Filtragem de dados FastAPI { #fastapi-data-filtering }

Agora, para FastAPI, ele verá o tipo de retorno e garantirá que o que você retornar inclua **apenas** os campos que são declarados no tipo.

* Qualquer programa, qualquer código, **só pode fazer coisas** quando está sendo **executado**. Então, quando há um **processo em execução**.
* O processo pode ser **terminado** (ou "morto") por você, ou pelo sistema operacional. Nesse ponto, ele para de rodar/ser executado, e ele **não pode mais fazer coisas**.

Ao validar os dados com o Pydantic nós podemos garantir que temos, por exemplo, exatamente uma `list` de `str` com os escopos e uma `str` com o `username`.

No lugar de, por exemplo, um `dict`, ou alguma outra coisa, que poderia quebrar a aplicação em algum lugar mais tarde, tornando isso um risco de segurança.

### Sempre levante (`raise`) em Dependências com `yield` e `except` { #always-raise-in-dependencies-with-yield-and-except }

Se você capturar uma exceção em uma dependência com `yield`, a menos que você esteja levantando outra `HTTPException` ou coisa parecida, **você deve relançar a exceção original**.

### <a href="https://flask.palletsprojects.com" class="external-link" target="_blank">Flask</a> { #flask }

Flask é um "microframework", não inclui integrações com banco de dados nem muitas das coisas que vêm por padrão no Django.

Essa simplicidade e flexibilidade permitem fazer coisas como utilizar bancos de dados NoSQL como o principal sistema de armazenamento de dados.

Em contraste com a "**imagem de contêiner**" que contém os conteúdos estáticos armazenados, um "**contêiner**" normalmente se refere à instância rodando, a coisa que está sendo **executada**.

Pela especificação, você deve retornar um JSON com um `access_token` e um `token_type`, o mesmo que neste exemplo.

Isso é algo que você mesmo deve fazer em seu código e certifique-se de usar essas chaves JSON.

É quase a única coisa que você deve se lembrar de fazer corretamente, para estar em conformidade com as especificações.

De resto, **FastAPI** cuida disso para você.

///

## Atualize as dependências { #update-the-dependencies }

```Python
q: Annotated[str | None] = None
```

////

//// tab | Python 3.9+

```Python
q: Annotated[Union[str, None]] = None
```

////

Ambas as versões significam a mesma coisa, `q` é um parâmetro que pode ser `str` ou `None`, e por padrão é `None`.

Agora vamos pular para a parte divertida. 🎉

## Adicione `Query` ao `Annotated` no parâmetro `q` { #add-query-to-annotated-in-the-q-parameter }