<span style="background-color:#007166"><font color="#D3D7CF"> INFO </font></span>  Application startup complete.
```

</div>

O programa de linha de comando chamado `fastapi` é o **FastAPI CLI**.

O FastAPI CLI recebe o caminho para o seu programa Python (por exemplo, `main.py`), detecta automaticamente a instância de `FastAPI` (comumente nomeada `app`), determina a forma correta de importação e então a serve.

<span style="color: green;">INFO</span>:     Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit)
```

</div>

Então, se você acessar as URLs em `/openapi.json`, `/docs` ou `/redoc`, você receberá apenas um erro `404 Not Found` como:

```JSON
{
    "detail": "Not Found"
}

![ReDoc](https://fastapi.tiangolo.com/img/index/index-02-redoc-simple.png)

## Evoluindo o Exemplo { #example-upgrade }

Agora modifique o arquivo `main.py` para receber um corpo para uma requisição `PUT`.

Declare o corpo utilizando tipos padrão Python, graças ao Pydantic.

```Python hl_lines="4  9-12  25-27"
from typing import Union

from fastapi import FastAPI

Isso também se aplica a objetos chamáveis que não recebem nenhum parâmetro. Da mesma forma que uma *função de operação de rota* sem parâmetros.

Então, podemos mudar o "injetável" na dependência `common_parameters` acima para a classe `CommonQueryParams`:

Você também pode utilizar o parâmetro `status_code` combinado com o parâmetro `response_class`:

{* ../../docs_src/custom_response/tutorial006c_py39.py hl[2,7,9] *}

### `StreamingResponse` { #streamingresponse }

Recebe um gerador assíncrono ou um gerador/iterador comum e retorna o corpo da resposta de forma contínua (stream).

{* ../../docs_src/custom_response/tutorial007_py39.py hl[2,14] *}

///

////

/// info | Informação

Na versão 1 do Pydantic a configuração era feita em uma classe interna `Config`, na versão 2 do Pydantic é feita em um atributo `model_config`. Esse atributo recebe um `dict`, e para ter autocompletar e erros inline você pode importar e usar `SettingsConfigDict` para definir esse `dict`.

///

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.

<img src="/img/deployment/concepts/process-ram.drawio.svg">

## Retorno Adicional com `model` { #additional-response-with-model }

Você pode fornecer o parâmetro `responses` aos seus *decoradores de caminho*.

Este parâmetro recebe um `dict`, as chaves são os códigos de status para cada retorno, como por exemplo `200`, e os valores são um outro `dict` com a informação de cada um deles.

Para configurarlos, pasa el argumento `swagger_ui_parameters` al crear el objeto de la app `FastAPI()` o a la función `get_swagger_ui_html()`.

`swagger_ui_parameters` recibe un diccionario con las configuraciones pasadas directamente a Swagger UI.

FastAPI convierte las configuraciones a **JSON** para hacerlas compatibles con JavaScript, ya que eso es lo que Swagger UI necesita.

## Agregar `dependencies` al decorador de *path operation* { #add-dependencies-to-the-path-operation-decorator }

El decorador de *path operation* recibe un argumento opcional `dependencies`.

Debe ser una `list` de `Depends()`:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial006_an_py39.py hl[19] *}