///

### Funções de operação de rota não assíncronas { #non-async-path-operation-functions }

Você também pode usar funções `def` normais (sem `async`) e usar `yield` da mesma forma.

O FastAPI garantirá que sejam executadas corretamente para não bloquear o event loop.

Como, neste caso, a função não é assíncrona, o tipo de retorno adequado seria `Iterable[Item]`:

O **FastAPI** irá reconhecer que os parâmetros da função que combinam com parâmetros de rota devem ser **retirados da rota**, e que parâmetros da função que são declarados como modelos Pydantic sejam **retirados do corpo da requisição**.

{* ../../docs_src/body/tutorial003_py310.py hl[15:16] *}


## Corpo da requisição + parâmetros de rota + parâmetros de consulta { #request-body-path-query-parameters }

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial008c_an_py310.py hl[15:16] *}

En este caso, el cliente verá un response *HTTP 500 Internal Server Error* como debería, dado que no estamos lanzando una `HTTPException` o similar, pero el servidor **no tendrá ningún registro** ni ninguna otra indicación de cuál fue el error. 😱

## Valores predefinidos { #predefined-values }

Se você tem uma *operação de rota* que recebe um *parâmetro de path*, mas quer que os valores válidos possíveis do *parâmetro de path* sejam predefinidos, você pode usar um <abbr title="Enumeração">`Enum`</abbr> padrão do Python.

### Crie uma classe `Enum` { #create-an-enum-class }

Importe `Enum` e crie uma subclasse que herde de `str` e de `Enum`.

```Python
commons: Annotated[dict, Depends(common_parameters)]
```

Mas como estamos utilizando `Annotated`, podemos guardar esse valor `Annotated` em uma variável e utilizá-la em múltiplos locais:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_02_an_py310.py hl[12,16,21] *}

/// tip | Dica

```Python
def get_settings():
    return Settings()
```

criaríamos esse objeto para cada requisição e leríamos o arquivo `.env` para cada requisição. ⚠️

Mas como estamos usando o decorador `@lru_cache` por cima, o objeto `Settings` será criado apenas uma vez, na primeira vez em que for chamado. ✔️

{* ../../docs_src/settings/app03_an_py310/main.py hl[1,11] *}

```Python
def get_settings():
    return Settings()
```

crearíamos ese objeto para cada request, y estaríamos leyendo el archivo `.env` para cada request. ⚠️

Pero como estamos usando el decorador `@lru_cache` encima, el objeto `Settings` se creará solo una vez, la primera vez que se llame. ✔️

{* ../../docs_src/settings/app03_an_py310/main.py hl[1,11] *}

Eso no es lo mismo que declarar valores por defecto como sería con:

```Python
    first_name="john", last_name="doe"
```

Es una cosa diferente.

Estamos usando dos puntos (`:`), no igualdades (`=`).

Y agregar anotaciones de tipos normalmente no cambia lo que sucede de lo que ocurriría sin ellas.

{* ../../docs_src/python_types/tutorial002_py310.py hl[1] *}

Isso não é o mesmo que declarar valores padrão como seria com:

```Python
    first_name="john", last_name="doe"
```

É uma coisa diferente.

Estamos usando dois pontos (`:`), não sinal de igual (`=`).

E adicionar type hints normalmente não muda o que acontece do que aconteceria sem eles.

A especificação JWT diz que existe uma chave `sub`, com o sujeito do token.

É opcional usá-la, mas é onde você colocaria a identificação do usuário, então nós estamos usando aqui.

O JWT pode ser usado para outras coisas além de identificar um usuário e permitir que ele execute operações diretamente na sua API.

Por exemplo, você poderia identificar um "carro" ou uma "postagem de blog".