Estos códigos de estado tienen un nombre asociado para reconocerlos, pero la parte importante es el número.

En breve:

* `100 - 199` son para "Información". Rara vez los usas directamente. Los responses con estos códigos de estado no pueden tener un body.
* **`200 - 299`** son para responses "Exitosos". Estos son los que usarías más.

//// tab | Python 3.10+

```Python hl_lines="1"
{!> ../../docs_src/python_types/tutorial009_py310.py!}
```

////

Usar `str | None` em vez de apenas `str` permitirá que o editor o ajude a detectar erros em que você poderia estar assumindo que um valor é sempre um `str`, quando na verdade ele também pode ser `None`.

### Classes como tipos { #classes-as-types }

Entonces, durante ese tiempo, la computadora puede ir y hacer algún otro trabajo, mientras "archivo-lento" 📝 termina.

Luego la computadora / programa 🤖 volverá cada vez que tenga una oportunidad porque está esperando nuevamente, o siempre que 🤖 haya terminado todo el trabajo que tenía en ese punto. Y 🤖 comprobará si alguna de las tareas que estaba esperando ya se han completado, haciendo lo que tenía que hacer.

Que, quando chamadas, retornam instâncias de classes de mesmo nome.

Então, você importa `Query`, que é uma função. E quando você a chama, ela retorna uma instância de uma classe também chamada `Query`.

Essas funções existem (em vez de usar diretamente as classes) para que seu editor não marque erros sobre seus tipos.

<img src="/img/tutorial/metadata/image01.png">

## Identificador de Licença { #license-identifier }

Desde o OpenAPI 3.1.0 e FastAPI 0.99.0, você também pode definir o `license_info` com um `identifier` em vez de uma `url`.

Por exemplo:

{* ../../docs_src/metadata/tutorial001_1_py310.py hl[31] *}

## Metadados para tags { #metadata-for-tags }

Em particular, ao executar no **Kubernetes** você provavelmente **não** vai querer usar vários trabalhadores e, em vez disso, executar **um único processo Uvicorn por contêiner**, mas falarei sobre isso mais adiante neste capítulo.

///

## Vários trabalhadores { #multiple-workers }

## Suporte do editor { #editor-support }

No seu editor, dentro da função você receberá dicas de tipos e preenchimento automático em todo lugar (isso não aconteceria se você recebesse um `dict` em vez de um modelo Pydantic):

<img src="/img/tutorial/body/image03.png">

Você também poderá receber verificações de erros para operações de tipos incorretas:

<img src="/img/tutorial/body/image04.png">

O formato desse campo `examples` específico do OpenAPI é um `dict` com **vários exemplos** (em vez de uma `list`), cada um com informações extras que também serão adicionadas ao **OpenAPI**.

Isso não vai dentro de cada JSON Schema contido no OpenAPI, vai fora, diretamente na *operação de rota*.

        "price": 42.0,
        "tax": 3.2
    },
    "user": {
        "username": "dave",
        "full_name": "Dave Grohl"
    },
    "importance": 5
}
```

Mais uma vez, ele converterá os tipos de dados, validar, documentar, etc.

## Múltiplos parâmetros de corpo e consulta { #multiple-body-params-and-query }

También puedes pasar el path del archivo al comando `fastapi dev`, y adivinará el objeto app de FastAPI a usar:

```console
$ fastapi dev main.py
```

Pero tendrías que recordar pasar el path correcto cada vez que llames al comando `fastapi`.