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`

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

### Import `HTTPException`

```Python hl_lines="1"

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

	Observe que o erro também mostra claramente o ponto exato onde a validação não passou.

Se estivesse em uma anotação de tipo, poderíamos ter usado a barra vertical, como:

```Python
some_variable: PlaneItem | CarItem
```

Mas se colocarmos isso em `response_model=PlaneItem | CarItem` teríamos um erro, pois o Python tentaria executar uma **operação inválida** entre `PlaneItem` e `CarItem` em vez de interpretar isso como uma anotação de tipo.

## Lista de modelos

Apenas com esse declaração de tipos do Python, o **FastAPI** irá:

* Ler o corpo da requisição como um JSON.
* Converter os tipos correspondentes (se necessário).
* Validar os dados.
    * Se algum dados for inválido, irá retornar um erro bem claro, indicando exatamente onde e o que está incorreto.
* Entregar a você a informação recebida no parâmetro `item`.

* **Rápido para codar**: Aumenta a velocidade para desenvolver recursos entre 200% a 300%. *
* **Poucos bugs**: Reduz cerca de 40% de erros induzidos por humanos (desenvolvedores). *
* **Intuitivo**: Grande suporte a _IDEs_. <abbr title="também conhecido como _auto-complete_, _autocompletion_, _IntelliSense_">_Auto-Complete_</abbr> em todos os lugares. Menos tempo debugando.

Dessa forma eu pude encontrar a melhor maneira de reduzir duplicação de código o máximo possível, ter completação de texto em todos os lugares, conferência de tipos e erros etc.

Tudo de uma forma que oferecesse a melhor experiência de desenvolvimento para todos os desenvolvedores.

## Requisitos

    * Se você conhece os tipos do Python, você sabe como usar o Pydantic.
* Vai bem com o/a seu/sua **<abbr title="Ambiente de Desenvolvimento Integrado, similar a um editor de código">IDE</abbr>/<abbr title="Um programa que confere erros de código">linter</abbr>/cérebro**:
    * Como as estruturas de dados do Pydantic são apenas instâncias de classes que você define, a auto completação, _linting_, _mypy_ e a sua intuição devem funcionar corretamente com seus dados validados.

```Python hl_lines="1"
{!../../../docs_src/python_types/tutorial003.py!}
```

Como o editor conhece os tipos de variáveis, você não apenas obtém a conclusão, mas também as verificações de erro:

<img src="/img/python-types/image04.png">

Agora você sabe que precisa corrigí-lo, converta `age` em uma string com `str (age)`:

```Python hl_lines="2"
{!../../../docs_src/python_types/tutorial004.py!}

Se ele não ver o header de `Autorização` ou o valor não tem um token `Bearer`, vai responder com um código de erro  401 (`UNAUTHORIZED`) diretamente.

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

Você já pode experimentar na documentação interativa:

Se você abrir no seu navegador a URL:

```
http://127.0.0.1:8000/items/foo-item
```

... sem adicionar o parâmetro obrigatório `needy`, você verá um erro como:

```JSON
{
    "detail": [
        {
            "loc": [
                "query",
                "needy"
            ],
            "msg": "field required",