Incluyendo paquetes externos también basados en Pydantic, como <abbr title="Object-Relational Mapper">ORM</abbr>s, <abbr title="Object-Document Mapper">ODM</abbr>s para bases de datos.

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`

De esa manera, no tienes que leerlo todo primero en memoria, y puedes pasar esa función generadora al `StreamingResponse`, y devolverlo.

Esto incluye muchos paquetes para interactuar con almacenamiento en la nube, procesamiento de video y otros.

{* ../../docs_src/custom_response/tutorial008.py hl[2,10:12,14] *}

## ¿Con prisa?

<abbr title="too long; didn't read"><strong>TL;DR:</strong></abbr>

Si estás usando paquetes de terceros que te dicen que los llames con `await`, como:

```Python
results = await some_library()
```

Entonces, declara tus *path operation functions* con `async def` así:

```Python hl_lines="2"

Porém em sua aplicação, por segurança, você deve garantir que você apenas adiciona os escopos que o usuário possui permissão de fato, ou aqueles que você predefiniu.

///

{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[156] *}

## Declare escopos em *operações de rota* e dependências

```Python
from .routers import items, users
```

La segunda versión es un "import absoluto":

```Python
from app.routers import items, users
```

Para aprender más sobre Paquetes y Módulos de Python, lee <a href="https://docs.python.org/3/tutorial/modules.html" class="external-link" target="_blank">la documentación oficial de Python sobre Módulos</a>.

///

### Evitar colisiones de nombres

Y también que tu código será muy compatible con muchas otras herramientas y paquetes de Python. 🚀

///

## Anotaciones de tipos en **FastAPI**

**FastAPI** aprovecha estas anotaciones de tipos para hacer varias cosas.

Mas você também pode explorar os benefícios do paralelismo e multiprocessamento (tendo múltiplos processadores rodando em paralelo) para trabalhos **limitados por CPU** como aqueles em sistemas de Machine Learning.

* Integración con **GraphQL** usando <a href="https://strawberry.rocks" class="external-link" target="_blank">Strawberry</a> y otros paquetes.
* Muchas funcionalidades extra (gracias a Starlette) como:
    * **WebSockets**
    * pruebas extremadamente fáciles basadas en HTTPX y `pytest`
    * **CORS**
    * **Sesiones de Cookies**
    * ...y más.

Este Processo de Gerenciador provavelmente seria o que escutaria na **porta** no IP. E ele transmitiria toda a comunicação para os processos de trabalho.

Esses processos de trabalho seriam aqueles que executariam seu aplicativo, eles executariam os cálculos principais para receber uma **solicitação** e retornar uma **resposta**, e carregariam qualquer coisa que você colocasse em variáveis ​​na RAM.