end

    rect rgba(0, 255, 0, .1)
        code ->> function: say_hi(name="Rick")
        function ->> execute: execute function code
        execute ->> code: return the result
    end

    rect rgba(0, 255, 0, .1)
        code ->> function: say_hi(name="Rick", salutation="Mr.")
        function ->> execute: execute function code
        execute ->> code: return the result
    end

```Python
q: Annotated[str, Query(default="rick")] = "morty"
```

...porque não está claro se o valor padrão deveria ser `"rick"` ou `"morty"`.

Então, você usaria (preferencialmente):

```Python
q: Annotated[str, Query()] = "rick"
```

...ou em bases de código mais antigas você encontrará:

```Python
q: str = Query(default="rick")
```

Fica assim:

```
data: {"name": "Portal Gun", "price": 999.99}

data: {"name": "Plumbus", "price": 32.99}

```

SSE é comumente usado para streaming de chat de IA, notificações em tempo real, logs e observabilidade, e outros casos em que o servidor envia atualizações para o cliente.

/// tip | Dica

Essa parte é bastante normal, a maior parte do código provavelmente já é familiar para você:

{* ../../docs_src/openapi_callbacks/tutorial001_py310.py hl[7:11,34:51] *}

/// tip | Dica

O parâmetro de consulta `callback_url` usa um tipo Pydantic [Url](https://docs.pydantic.dev/latest/api/networks/).

///

Você pode definir `"json_schema_extra"` com um `dict` contendo quaisquer dados adicionais que você queira que apareçam no JSON Schema gerado, incluindo `examples`.

/// tip | Dica

Você poderia usar a mesma técnica para estender o JSON Schema e adicionar suas próprias informações extras personalizadas.

│   ├── main.py
│   ├── dependencies.py
│   └── routers
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── items.py
│   │   └── users.py
│   └── internal
│       ├── __init__.py
│       └── admin.py
```

/// tip | Dica

Existem vários arquivos `__init__.py`: um em cada diretório ou subdiretório.

Isso permite a importação de código de um arquivo para outro.

Por exemplo, no arquivo `app/main.py`, você poderia ter uma linha como:

from fastapi.responses import StreamingResponse

app = FastAPI()


message = """
Rick: (stumbles in drunkenly, and turns on the lights) Morty! You gotta come on. You got--... you gotta come with me.
Morty: (rubs his eyes) What, Rick? What's going on?
Rick: I got a surprise for you, Morty.
Morty: It's the middle of the night. What are you talking about?

        "/form/",
        data={
            "username": "Rick",
            "lastname": "Sanchez",
            "age": "70",
            "tags": ["plumbus", "citadel"],
            "with": "something",
        },
    )
    assert response.status_code == 200, response.text
    assert response.json() == {
        "username": "Rick",
        "lastname": "Sanchez",
        "age": 70,

Mas nos casos com erros realmente graves que travam o **processo** em execução, você vai querer um componente externo que seja responsável por **reiniciar** o processo, pelo menos algumas vezes...

/// tip | Dica

/// tip | Dica

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

///

Certifique-se de que o ambiente virtual esteja ativo (com o comando acima) e execute:

<div class="termy">

```console
$ python -m pip install --upgrade pip

---> 100%
```

</div>

/// tip | Dica