/// 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 errors de editores/ferramentas.

**FastAPI** faz uso dele para que você veja o erro no seu log, caso você utilize um modelo de Pydantic em `response_model`, e seus dados tenham erro.

Contudo, o cliente ou usuário não terão acesso a ele. Ao contrário, o cliente receberá um "Internal Server Error" com o HTTP status code `500`.

Estas funções são assim (ao invés de apenas usar as classes diretamente) para que seu editor não acuse erros sobre seus tipos.

Dessa maneira você pode user seu editor e ferramentas de desenvolvimento sem precisar adicionar configurações customizadas para ignorar estes erros.

* **`400`** e acima 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`.

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

Isso também significa que se algo mudar, será **refletido** no código do cliente automaticamente. E se você **construir** o cliente, ele dará erro se houver alguma **incompatibilidade** nos dados usados.

<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.

O mesmo erro apareceria se você tivesse fornecido um `float` ao invés de um `int`, como em: <a href="http://127.0.0.1:8000/items/4.2" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1:8000/items/4.2</a>

/// check | Verifique



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	Então, com a mesma declaração de tipo do Python, o **FastAPI** dá pra você validação de dados.

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:

/// 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.

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