{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial006_py39.py hl[19:36, 39:40] *}

Nesse exemplo, nós não declaramos nenhum modelo do Pydantic. Na verdade, o corpo da requisição não está nem mesmo <abbr title="convertido de um formato plano, como bytes, para objetos Python">analisado</abbr> como JSON, ele é lido diretamente como `bytes` e a função `magic_data_reader()` seria a responsável por analisar ele de alguma forma.

Mas em algum ponto, não havia outra opção senão criar algo que oferecia todas as funcionalidades, aproveitando as melhores ideias de ferramentas anteriores, e combinando-as da melhor maneira possível, usando funcionalidades da linguagem que nem estavam disponíveis antes (_type hints_ do Python 3.6+).

</blockquote>

## Investigação { #investigation }

    * Se você nunca utilizou FastAPI mas utilizou diretamente o Starlette (ou outra ferramenta, como Sanic, Flask, Responder, etc) você teria que implementar toda validação...

* Um programa específico enquanto está **em execução** no sistema operacional.
    * Isso não se refere ao arquivo, nem ao código, refere-se **especificamente** à coisa que está sendo **executada** e gerenciada pelo sistema operacional.

///

Aqui vai um pequeno truque que pode ser útil, mas você não vai precisar dele com frequência.

Se você quiser:

* declarar o parâmetro de consulta `q` sem um `Query` nem qualquer valor padrão
* declarar o parâmetro de path `item_id` usando `Path`
* tê-los em uma ordem diferente
* não usar `Annotated`

...o Python tem uma pequena sintaxe especial para isso.

anteriores à 0.99.0 (0.99.0 e superiores usam o novo OpenAPI 3.1.0), quando você usava `example` ou `examples` com qualquer uma das outras utilidades (`Query()`, `Body()`, etc.), esses exemplos não eram adicionados ao JSON Schema que descreve esses dados (nem mesmo à versão própria do JSON Schema do OpenAPI), eles eram adicionados diretamente à declaração da *operação de rota* no OpenAPI (fora das partes do OpenAPI que usam o JSON Schema).

Mas agora que o FastAPI 0.99.0 e superiores usam o OpenAPI...

Mas em algum momento, não havia outra opção senão criar algo que fornecesse todos esses recursos, pegando as melhores ideias de ferramentas anteriores e combinando-as da melhor maneira possível, usando funcionalidades da linguagem que nem sequer estavam disponíveis antes (anotações de tipo no Python 3.6+).

## Ferramentas anteriores { #previous-tools }

### <a href="https://www.djangoproject.com/" class="external-link" target="_blank">Django</a> { #django }

Se não houver um header `Authorization`, ou se o valor não tiver um token `Bearer `, ele responderá diretamente com um erro de status 401 (`UNAUTHORIZED`).

Você nem precisa verificar se o token existe para retornar um erro. Você pode ter certeza de que, se sua função for executada, ela terá uma `str` nesse token.

Você já pode experimentar na documentação interativa:

#### `Hero` - o *modelo de tabela* { #hero-the-table-model }

Em seguida, vamos criar `Hero`, o verdadeiro *modelo de tabela*, com os **campos extras** que nem sempre estão nos outros modelos:

* `id`
* `secret_name`

Como `Hero` herda de `HeroBase`, ele **também** tem os **campos** declarados em `HeroBase`, então todos os campos para `Hero` são:

* `id`
* `name`

    end

    rect rgba(0, 255, 255, .1)
        code ->> function: say_hi(name="Camila")
        function ->> code: return stored result
    end
```

No caso da nossa dependência `get_settings()`, a função nem recebe argumentos, então ela sempre retorna o mesmo valor.

Dessa forma, ela se comporta quase como se fosse apenas uma variável global. Mas como usa uma função de dependência, podemos sobrescrevê-la facilmente para testes.