/// tip | Dica

Alguns editores de texto checam parâmetros de funções não utilizados, e os mostram como erros.

Utilizando `dependencies` no *decorador da operação de rota* você pode garantir que elas serão executadas enquanto evita erros de editores/ferramentas.

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` { #use-httpexception }

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

### Import `HTTPException` { #import-httpexception }

Essas funções existem (em vez de usar diretamente as classes) para que seu editor não marque erros sobre seus tipos.

Dessa forma, você pode usar seu editor e ferramentas de codificação normais sem precisar adicionar configurações personalizadas para desconsiderar esses erros.

* **`400 - 499`** 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`.

Ao criar APIs da web com FastAPI, se houver um erro em nosso código, o FastAPI normalmente o conterá na única solicitação que acionou o erro. 🛡

O cliente receberá um **Erro Interno do Servidor 500** para essa solicitação, mas o aplicativo continuará funcionando para as próximas solicitações em vez de travar completamente.

### Erros maiores - Travamentos { #bigger-errors-crashes }

<img src="/img/tutorial/generate-clients/image08.png">

## Benefícios { #benefits }

Ao usar os clientes gerados automaticamente, você terá **preenchimento automático** para:

* Métodos.
* Corpos de requisições, parâmetros de query, etc.
* Corpos de respostas.

Você também terá **erros em linha** para tudo.

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:

<img src="/img/tutorial/body/image03.png">

Você também poderá receber verificações de erros para operações de tipos incorretas:

<img src="/img/tutorial/body/image04.png">

Isso não é por acaso, todo o framework foi construído em volta deste design.

/// tip | Dica

Para resolver esse mesmo problema, é provavelmente muito mais fácil usar o `body` em um manipulador personalizado para `RequestValidationError` ([Tratando Erros](../tutorial/handling-errors.md#use-the-requestvalidationerror-body){.internal-link target=_blank}).

Mas esse exemplo ainda é valido e mostra como interagir com os componentes internos.

///

labels.csvFileEncoding=Codificação de CSV
labels.defaultLabelValue=Rótulo padrão
labels.designFileName=Nome do arquivo
labels.incrementalCrawling=Verificar data da última modificação
labels.errorCount=Número de erros
labels.errorLog=Log de erros
labels.errorName=Nome do erro
labels.expiredTime=Data de expiração
labels.expires=Expira
labels.failureCountThreshold=Limite de falhas
labels.fileConfigName=Nome da configuração de rastreamento de arquivo