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.

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
```

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:

**FastAPI** é totalmente compatível com (e baseado no) <a href="https://www.starlette.dev/" class="external-link" target="_blank"><strong>Starlette</strong></a>. Então, qualquer código adicional Starlette que você tiver, também funcionará.

`FastAPI` é na verdade uma sub-classe do `Starlette`. Então, se você já conhece ou usa Starlette, a maioria das funcionalidades se comportará da mesma forma.

Você deve adicionar testes para a sua aplicação.

Com **FastAPI** isso é muito fácil (graças ao Starlette), veja a documentação: [Testing](../tutorial/testing.md){.internal-link target=_blank}

Depois que você tiver testes, você pode atualizar a sua versão do **FastAPI** para uma mais recente e se certificar de que todo o seu código está funcionando corretamente executando seus testes.

Se você tiver esse caso específico usando SQLModel (ou SQLAlchemy), você poderia fechar explicitamente a sessão depois que não precisar mais dela:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial014_an_py310.py ln[24:28] hl[28] *}

Dessa forma a sessão liberaria a conexão com o banco de dados, para que outras requisições pudessem usá-la.

<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 { #do-not-separate-schemas }

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

Depois podemos testar que ele é usado.

## Lendo um arquivo `.env` { #reading-a-env-file }

Se você tiver muitas configurações que possivelmente mudam bastante, talvez em diferentes ambientes, pode ser útil colocá-las em um arquivo e então lê-las como se fossem variáveis de ambiente.

/// 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}.

///