```JSON
{
    "name": "Foo",
    "price": 45.2
}
```

## Declare como um parâmetro { #declare-it-as-a-parameter }

Para adicioná-lo à sua *operação de rota*, declare-o da mesma maneira que você declarou parâmetros de rota e de consulta:

{* ../../docs_src/body/tutorial001_py310.py hl[16] *}

...e declare o seu tipo como o modelo que você criou, `Item`.

## Resultados { #results }

Você também pode criar uma variável de ambiente apenas para uma **invocação específica do programa**, que só está disponível para aquele programa e apenas pela duração dele.

Para fazer isso, crie-a na mesma linha, antes do próprio programa:

<div class="termy">

```console
// Criar uma variável de ambiente MY_NAME para esta chamada de programa
$ MY_NAME="Wade Wilson" python main.py

## Instale manipuladores de exceções customizados { #install-custom-exception-handlers }

Você pode adicionar manipuladores de exceção customizados com <a href="https://www.starlette.dev/exceptions/" class="external-link" target="_blank">a mesma seção de utilidade de exceções presentes no Starlette</a>.

Digamos que você tenha uma exceção customizada `UnicornException` que você (ou uma biblioteca que você use) precise lançar (`raise`).

/// note | Nota

O LLM provavelmente vai traduzir isso errado. O interessante é apenas se ele mantém a tradução corrigida ao retraduzir.

///

////

//// tab | Informações

O autor do prompt pode escolher se deseja converter aspas neutras em aspas tipográficas. Também é aceitável deixá-las como estão.

Veja, por exemplo, a seção `### Quotes` em `docs/de/llm-prompt.md`.

////

Então, validação de dados, serialização e documentação têm que ser feitos no código, não automaticamente. Ou eles têm que ser implementados como um framework acima do Falcon, como o Hug. Essa mesma distinção acontece em outros frameworks inspirados pelo design do Falcon, de ter um objeto de request e um objeto de response como parâmetros.

/// check | **FastAPI** inspirado para

Ela simplifica o processo de **construir**, **fazer deploy** e **acessar** uma API com o mínimo de esforço.

Traz a mesma **experiência do desenvolvedor** de criar aplicações com FastAPI para **fazer o deploy** delas na nuvem. 🎉

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* Certificar-se de que você tenha um conjunto **exato** de pacotes e versões para instalar, incluindo suas dependências, para que você possa ter certeza de que pode executar seu projeto em produção exatamente da mesma forma que em seu computador durante o desenvolvimento, isso é chamado de **bloqueio**
* E muitas outras coisas

## Conclusão { #conclusion }