///

Quando você adiciona um exemplo dentro de um modelo Pydantic, usando `schema_extra` ou` Field(example="something") `esse exemplo é adicionado ao **JSON Schema** para esse modelo Pydantic.

Do mesmo modo, você pode definir a lógica (código) que será executada quando a aplicação estiver sendo **encerrada**. Nesse caso, este código será executado **uma vez**, **depois** de ter possivelmente tratado **várias requisições**.

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

///

Swagger UI lidará com isso nos bastidores para você, mas ele precisa desse auxiliar de "redirecionamento".

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### Criar uma *operação de rota* para testar

Agora, para poder testar se tudo funciona, crie uma *operação de rota*:

```Python hl_lines="36-38"

/// tip | "Dica"

Se você precisa de GraphQL, eu ainda recomendaria que você desse uma olhada no <a href="https://strawberry.rocks/" class="external-link" target="_blank">Strawberry</a>, pois ele é baseado em type annotations em vez de classes e tipos personalizados.

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## Saiba Mais

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()`.

```Python hl_lines="5-7  13-18  24"
{!../../docs_src/handling_errors/tutorial003.py!}
```

Podemos declarar um modelo `UserBase` que serve como base para nossos outros modelos. E então podemos fazer subclasses desse modelo que herdam seus atributos (declarações de tipo, validação, etc.).

Toda conversão de dados, validação, documentação, etc. ainda funcionará normalmente.

Dessa forma, podemos declarar apenas as diferenças entre os modelos (com `password` em texto claro, com `hashed_password` e sem senha):

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 não precisa utilizar `File()` como o valor padrão do parâmetro.
* A classe utiliza um arquivo em "spool":
    * Um arquivo guardado em memória até um tamanho máximo, depois desse limite ele é guardado em disco.
* Isso significa que a classe funciona bem com arquivos grandes como imagens, vídeos, binários extensos, etc. Sem consumir toda a memória.
* Você pode obter metadados do arquivo enviado.

* Dentro dele, o arquivo `app/main.py` está localizado em um pacote Python (diretório com  `__init__.py`). Portanto, ele é um "módulo" desse pacote: `app.main`.
* Existem também um arquivo `app/dependencies.py`, assim como o `app/main.py`, ele é um "módulo": `app.dependencies`.