Os status codes na faixa dos 400 significam que houve um erro por parte do cliente.

Você se lembra de todos aqueles erros (e piadas) a respeito do "**404 Not Found**"?

## Use o `HTTPException`

Para retornar ao cliente *responses* HTTP com erros, use o `HTTPException`.

### Import `HTTPException`

```Python hl_lines="1"
{!../../../docs_src/handling_errors/tutorial001.py!}
```

* **`400`** e acima são para respostas de "Erro do cliente". Este é o segundo tipo que você provavelmente mais usaria.
    * Um exemplo é `404`, para uma resposta "Não encontrado".
    * Para erros genéricos do cliente, você pode usar apenas `400`.
* `500` e acima são para erros do servidor. Você quase nunca os usa diretamente. Quando algo der errado em alguma parte do código do seu aplicativo ou servidor, ele retornará automaticamente um desses códigos de status.

Dessa forma eu pude encontrar a melhor maneira de reduzir duplicação de código o máximo possível, ter completação de texto em todos os lugares, conferência de tipos e erros etc.

Tudo de uma forma que oferecesse a melhor experiência de desenvolvimento para todos os desenvolvedores.

## Requisitos

{!../../../docs_src/path_params/tutorial002.py!}
```

Nesse caso, `item_id` está sendo declarado como um `int`.

!!! check "Verifique"
	Isso vai dar à você suporte do seu editor dentro das funções, com verificações de erros, autocompletar, etc.

## Conversão de <abbr title="também conhecido como: serialização, parsing, marshalling">dados</abbr>

* **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.

    * 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.

including without limitation commercial, advertising or promotional
purposes (the "Waiver"). Affirmer makes the Waiver for the benefit of each
member of the public at large and to the detriment of Affirmer's heirs and
successors, fully intending that such Waiver shall not be subject to
revocation, rescission, cancellation, termination, or any other legal or
equitable action to disrupt the quiet enjoyment of the Work by the public

- Since golang 1.17 both net.ParseIP and net.ParseCIDR rejects leading zeros in the dot-decimal notation of IPv4 addresses,
  Kubernetes will keep allowing leading zeros on IPv4 address to not break the compatibility.
  IMPORTANT: Kubernetes interprets leading zeros on IPv4 addresses as decimal, users must not rely on parser alignment to not being impacted by the associated security advisory:

SyncReplicasOptimizer is removed and SyncReplicasOptimizerV2 renamed to
SyncReplicasOptimizer. * `tf.zeros_initializer()` and `tf.ones_initializer()`
now return a callable that must be called with initializer arguments, in your
code replace `tf.zeros_initializer` with `tf.zeros_initializer()`. *
`SparseTensor.shape` has been renamed to `SparseTensor.dense_shape`. Same for

- Added an e2e test to verify that the cluster is not vulnerable to CVE-2021-29923 when using Services with IPs with leading zeros, note that this test is a necessary but not sufficient condition, all the components in the clusters that consume IPs addresses from the APIs MUST interpret them as decimal or discard them. ([#107552](https://github.com/kubernetes/kubernetes/pull/107552),...