Agora que temos **múltiplos modelos**, podemos atualizar as partes do app que os utilizam.

Recebemos na requisição um *modelo de dados* `HeroCreate`, e a partir dele, criamos um *modelo de tabela* `Hero`.

Esse novo *modelo de tabela* `Hero` terá os campos enviados pelo cliente, e também terá um `id` gerado pelo banco de dados.

* [Revisar Pull Requests](#review-pull-requests) (veja a seção acima).

Essas duas tarefas são as que **mais consomem tempo**. Esse é o principal trabalho de manter o FastAPI.

Se você puder me ajudar com isso, **você está me ajudando a manter o FastAPI** e garantindo que ele continue **avançando mais rápido e melhor**. 🚀

 * callbacks. Its subclasses must manage threads manually; consider {@link
 * AbstractExecutionThreadService} if you need only a single execution thread.
 *
 * @author Jesse Wilson
 * @author Luke Sandberg
 * @since 1.0
 */
@GwtIncompatible
@J2ktIncompatible
public abstract class AbstractService implements Service {
  private static final ListenerCallQueue.Event<Listener> STARTING_EVENT =

              }

              println("Authenticating for response: $response")
              println("Challenges: ${response.challenges()}")
              val credential = Credentials.basic("jesse", "password1")
              return response.request.newBuilder()
                  .header("Authorization", credential)
                  .build()
            }
          })
          .build()

## Execução de dependências com `yield` { #execution-of-dependencies-with-yield }

A sequência de execução é mais ou menos como esse diagrama. O tempo passa do topo para baixo. E cada coluna é uma das partes interagindo ou executando código.

```mermaid
sequenceDiagram

participant client as Cliente
participant handler as Manipulador de exceções

## Verifique o `username` e o formato dos dados { #verify-the-username-and-data-shape }

Nós verificamos que nós obtemos um `username`, e extraímos os escopos.

E depois nós validamos esse dado com o modelo Pydantic (capturando a exceção `ValidationError`), e se nós obtemos um erro ao ler o token JWT ou validando os dados com o Pydantic, nós levantamos a exceção `HTTPException` que criamos anteriormente.

import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
import junit.framework.TestCase;
import org.jspecify.annotations.NullUnmarked;

/**
 * Unit test for {@link AbstractService}.
 *
 * @author Jesse Wilson
 */
@NullUnmarked
@GwtIncompatible
@J2ktIncompatible
public class AbstractServiceTest extends TestCase {

  private static final long LONG_TIMEOUT_MILLIS = 10000;
  private Thread executionThread;

import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
import junit.framework.TestCase;
import org.jspecify.annotations.NullUnmarked;

/**
 * Unit test for {@link AbstractService}.
 *
 * @author Jesse Wilson
 */
@NullUnmarked
@GwtIncompatible
@J2ktIncompatible
public class AbstractServiceTest extends TestCase {

  private static final long LONG_TIMEOUT_MILLIS = 10000;
  private Thread executionThread;

  }

  private fun postBodyRetransmittedAfterAuthorizationFail(body: String) {
    server.enqueue(
      MockResponse(code = 401),
    )
    server.enqueue(MockResponse())
    val credential = basic("jesse", "secret")
    client =
      client
        .newBuilder()
        .authenticator(RecordingOkAuthenticator(credential, null))
        .build()
    val response =
      getResponse(
        Request(

                stream_item = get_stream_item_type(return_annotation)
                if stream_item is not None:
                    # Extract item type for JSONL or SSE streaming when
                    # response_class is DefaultPlaceholder (JSONL) or
                    # EventSourceResponse (SSE).
                    # ServerSentEvent is excluded: it's a transport
                    # wrapper, not a data model, so it shouldn't feed