Dessa forma, você diz ao editor que está retornando qualquer coisa intencionalmente. Mas o FastAPI ainda fará a documentação de dados, validação, filtragem, etc. com o `response_model`.

///

### Prioridade `response_model`

Se você declarar tanto um tipo de retorno quanto um `response_model`, o `response_model` terá prioridade e será usado pelo FastAPI.

---> 100%
```

</div>

/// info

Na v1 do Pydantic ele estava incluído no pacote principal. Agora ele está distribuido como um pacote independente para que você possa optar por instalar ou não caso você não precise dessa funcionalidade.

///

### Criando o objeto `Settings`

Importe a classe `BaseSettings` do Pydantic e crie uma nova subclasse, de forma parecida com um modelo do Pydantic.

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

    Fazendo dessa forma, podemos colocá-la em um bloco `with`, e assim garantir que o objeto semelhante a um arquivo é fechado quando a função termina.

/// tip | Dica

Usando contêineres Linux você tem diversas vantagens incluindo **segurança**, **replicabilidade**, **simplicidade**, entre outras.

/// tip | Dica

Está com pressa e já sabe dessas coisas? Pode ir direto para [`Dockerfile` abaixo 👇](#construindo-uma-imagem-docker-para-fastapi).

///

<details>

{* ../../docs_src/generate_clients/tutorial004.py *}

//// tab | Node.js

```Javascript
{!> ../../docs_src/generate_clients/tutorial004.js!}
```

////

Nesse cenário, se você precisa manipular essa exceção de modo global com o FastAPI, você pode adicionar um manipulador de exceção customizada com `@app.exception_handler()`.

{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial003.py hl[5:7,13:18,24] *}

Nesse cenário, se você fizer uma requisição para `/unicorns/yolo`, a *operação de caminho* vai lançar (`raise`) o `UnicornException`.

Então, dessa forma você provavelmente terá um código mais limpo.

///

TLS (HTTPS) usa a porta `443` por padrão. Então essa é a porta que precisamos.

Como apenas um único processo pode se comunicar com essa porta, o processo que faria isso seria o **Proxy de Terminação TLS**.

def get_sequential_burgers(number: int):
    # Faz alguma coisa sequencial para criar os hambúrgueres
    return burgers
```

Com `async def`, o Python sabe que, dentro dessa função, ele deve estar ciente das expressões `await`, e que isso poderá "pausar" ⏸ a execução dessa função, e ir fazer outra coisa 🔀 antes de voltar.

Quando você quiser chamar uma função `async def`, você tem que "esperar" ela. Então, isso não funcionará:

```Python

## Desativar o ambiente virtual

Quando terminar de trabalhar no seu projeto, você pode **desativar** o ambiente virtual.

<div class="termy">

```console
$ deactivate
```

</div>

Dessa forma, quando você executar `python`, ele não tentará executá-lo naquele ambiente virtual com os pacotes instalados nele.

## Pronto para trabalhar

Agora você está pronto para começar a trabalhar no seu projeto.