Então se você tiver um objeto `alguma_coisa` (que pode *não* ser uma função) que você possa "chamar" (executá-lo) dessa maneira:

```Python
something()
```

ou

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

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.

    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

---> 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.

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>

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

Essa exceção será manipulada, contudo, pelo `unicorn_exception_handler`.

Dessa forma você receberá um erro "limpo", com o HTTP status code `418` e um JSON com o conteúdo:

```JSON
{"message": "Oops! yolo did something. There goes a rainbow..."}
```

/// note | "Detalhes Técnicos"

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

///

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, tem que estar ciente das expressões `await`, e que isso pode "pausar" a execução dessa função, e poderá fazer outra coisa antes de voltar.

Quando você quiser chamar uma função `async def`, você tem que "esperar". 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.

Estamos usando dois pontos (`:`), não é igual a (`=`).

E adicionar type hints normalmente não muda o que acontece do que aconteceria sem eles.

Mas agora, imagine que você está novamente no meio da criação dessa função, mas com type hints.

No mesmo ponto, você tenta acionar o preenchimento automático com o `Ctrl+Space` e vê:

<img src="/img/python-types/image02.png">

    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.