O benefício de lançar uma exceção em vez de retornar um valor ficará mais evidente na seção sobre Dependências e Segurança.

Neste exemplo, quando o cliente pede, na requisição, por um item cujo ID não existe, a exceção com o status code `404` é lançada:

Em breve também criaremos o atual path operation.

/// info | "informação"



///

	Se você é um "Pythonista" muito rigoroso, você pode não gostar do estilo do nome do parâmetro `tokenUrl` em vez de `token_url`.

common_parameters(["common_parameters"])
read_items["/items/"]
read_users["/users/"]

common_parameters --> read_items
common_parameters --> read_users
```

Assim, você escreve um código compartilhado apenas uma vez e o **FastAPI** se encarrega de chamá-lo em suas *operações de rota*.

/// check | "Checando"

{!../../docs_src/custom_request_and_route/tutorial001.py!}
```

### Criar uma classe `GzipRoute` personalizada

Em seguida, criamos uma subclasse personalizada de `fastapi.routing.APIRoute` que fará uso do `GzipRequest`.

Dessa vez, ele irá sobrescrever o método `APIRoute.get_route_handler()`.

Esse método retorna uma função. E essa função é o que irá receber uma requisição e retornar uma resposta.

* `seek(offset)`: Vai para o byte na posição `offset` (`int`) no arquivo.
    * Por exemplo, `await myfile.seek(0)` irá para o início do arquivo.
    * Isso é especialmente útil se você executar `await myfile.read()` uma vez e precisar ler o conteúdo novamente.
* `close()`: Fecha o arquivo.

Como todos esses métodos são métodos `assíncronos`, você precisa "aguardar" por eles.

## `fastapi dev`

Quando você roda `fastapi dev`, isso vai executar em modo de desenvolvimento.

Por padrão, teremos o **recarregamento automático** ativo, então o programa irá recarregar o servidor automaticamente toda vez que você fizer mudanças no seu código. Isso usa muitos recursos e pode ser menos estável. Você deve apenas usá-lo em modo de desenvolvimento.

* Testes _backend_ _REST_ baseados no **Pytest**, integrados com Docker, então você pode testar a interação completa da API, independente do banco de dados. Como roda no Docker, ele pode construir um novo repositório de dados do zero toda vez (assim você pode usar ElasticSearch, MongoDB, CouchDB, ou o que quiser, e apenas testar que a API esteja funcionando).

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

## Identificador de Licença

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:

```Python hl_lines="31"
{!../../docs_src/metadata/tutorial001_1.py!}
```

## Metadados para tags

        "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

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