**FastAPI** faz uso dele para que você veja o erro no seu log, caso você utilize um modelo de Pydantic em `response_model`, e seus dados tenham erro.

Contudo, o cliente ou usuário não terão acesso a ele. Ao contrário, o cliente receberá um "Internal Server Error" com o HTTP status code `500`.

O cliente receberá um **Erro Interno do Servidor 500** para essa solicitação, mas o aplicativo continuará funcionando para as próximas solicitações em vez de travar completamente.

### Erros maiores - Travamentos

Isso também significa que se algo mudar, será **refletido** no código do cliente automaticamente. E se você **construir** o cliente, ele dará erro se houver alguma **incompatibilidade** nos dados usados.

Isso foi modificado na versão 0.110.0 para consertar o consumo de memória não controlado das exceções relançadas automaticamente sem um manipulador (erros internos do servidor), e para manter o comportamento consistente com o código Python tradicional.

labels.csvFileEncoding=Codificação de CSV
labels.defaultLabelValue=Rótulo padrão
labels.designFileName=Nome do arquivo
labels.incrementalCrawling=Verificar data da última modificação
labels.errorCount=Número de erros
labels.errorLog=Log de erros
labels.errorName=Nome do erro
labels.expiredTime=Data de expiração
labels.expires=Expira
labels.failureCountThreshold=Limite de falhas
labels.fileConfigName=Nome da configuração de rastreamento de arquivo

E então retorna um `dict` contendo esses valores.

/// info | Informação

FastAPI passou a suportar a notação `Annotated` (e começou a recomendá-la) na versão 0.95.0.

Se você utiliza uma versão anterior, ocorrerão erros ao tentar utilizar `Annotated`.

Certifique-se de [Atualizar a versão do FastAPI](../../deployment/versions.md#atualizando-as-versoes-do-fastapi){.internal-link target=_blank} para pelo menos 0.95.1 antes de usar `Annotated`.

///

```Python hl_lines="1  4"
{!../../docs_src/python_types/tutorial009.py!}
```

O uso de `Optional[str]` em vez de apenas `str` permitirá que o editor o ajude a detectar erros, onde você pode estar assumindo que um valor é sempre um `str`, quando na verdade também pode ser `None`.

`Optional[Something]` é na verdade um atalho para `Union[Something, None]`, eles são equivalentes.

///

Se você estiver usando `pip` para instalar pacotes (ele vem por padrão com o Python), você deve **atualizá-lo** para a versão mais recente.

Muitos erros exóticos durante a instalação de um pacote são resolvidos apenas atualizando o `pip` primeiro.

/// tip | Dica

Normalmente, você faria isso **uma vez**, logo após criar o ambiente virtual.

///

    * Se você conhece os tipos do Python, você sabe como usar o Pydantic.
* Vai bem com o/a seu/sua **<abbr title="Ambiente de Desenvolvimento Integrado, similar a um editor de código">IDE</abbr>/<abbr title="Um programa que confere erros de código">linter</abbr>/cérebro**:
    * Como as estruturas de dados do Pydantic são apenas instâncias de classes que você define, a auto completação, _linting_, _mypy_ e a sua intuição devem funcionar corretamente com seus dados validados.

* **Rápido para codar**: Aumenta a velocidade para desenvolver recursos entre 200% a 300%. *
* **Poucos bugs**: Reduz cerca de 40% de erros induzidos por humanos (desenvolvedores). *
* **Intuitivo**: Grande suporte a _IDEs_. <abbr title="também conhecido como _auto-complete_, _autocompletion_, _IntelliSense_">_Auto-Complete_</abbr> em todos os lugares. Menos tempo debugando.