* Ele pode fazer algo com essa **resposta** ou executar qualquer código necessário.
* Então ele retorna a **resposta**.

/// note | "Detalhes técnicos"

Se você tiver dependências com `yield`, o código de saída será executado *depois* do middleware.

Se houver alguma tarefa em segundo plano (documentada posteriormente), ela será executada *depois* de todo o middleware.

///

## Onde os pacotes são instalados

Quando você instala o Python, ele cria alguns diretórios com alguns arquivos no seu computador.

Tenha em mente que cabeçalhos personalizados proprietários podem ser adicionados <a href="https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Headers" class="external-link" target="_blank">usando o prefixo 'X-'</a>.

Então, a seção:

```Python
    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)
```

vai executar.

---

Isso não acontecerá se você importar esse módulo (arquivo).

Então, se você tiver outro arquivo `importer.py` com:

```Python
from myapp import app

# Mais um pouco de código
```

Ela apenas retorna uma resposta JSON com o resultado do método `.openapi()` da aplicação.

Por padrão, o que o método `.openapi()` faz é verificar se a propriedade `.openapi_schema` tem conteúdo e retorná-lo.

Se não tiver, ele gera o conteúdo usando a função utilitária em `fastapi.openapi.utils.get_openapi`.

E essa função `get_openapi()` recebe como parâmetros:

* `title`: O título do OpenAPI, exibido na documentação.

Mas em muitos casos, você desejará executar vários processos de trabalho ao mesmo tempo.

### Processos Múltiplos - Trabalhadores

Se você tiver mais clientes do que um único processo pode manipular (por exemplo, se a máquina virtual não for muito grande) e tiver **vários núcleos** na CPU do servidor, você poderá ter **vários processos** em execução com o mesmo aplicativo ao mesmo tempo e distribuir todas as solicitações entre eles.

Você também pode combinar `dataclasses` com outras anotações de tipo para criar estruturas de dados aninhadas.

Em alguns casos, você ainda pode ter que usar a versão do Pydantic das `dataclasses`. Por exemplo, se você tiver erros com a documentação da API gerada automaticamente.

Nesse caso, você pode simplesmente trocar as `dataclasses` padrão por `pydantic.dataclasses`, que é um substituto direto:

Os conteúdos que você retorna em sua *função de operador de rota* serão colocados dentro dessa `Response`.

/// info | "Informação"

Observe que o `TestClient` recebe dados que podem ser convertidos para JSON, não para modelos Pydantic.

Se você tiver um modelo Pydantic em seu teste e quiser enviar seus dados para o aplicativo durante o teste, poderá usar o `jsonable_encoder` descrito em [Codificador compatível com JSON](encoder.md){.internal-link target=_blank}.

///

<div class="screenshot">
<img src="/img/tutorial/separate-openapi-schemas/image04.png">
</div>

Com esse recurso do **Pydantic v2**, sua documentação da API fica mais **precisa**, e se você tiver clientes e SDKs gerados automaticamente, eles serão mais precisos também, proporcionando uma melhor **experiência para desenvolvedores** e consistência. 🎉

## Não Separe Schemas