{* ../../docs_src/dependencies/tutorial008c_an_py39.py hl[15:16] *}

Neste caso, o cliente irá ver uma resposta *HTTP 500 Internal Server Error* como deveria acontecer, já que não estamos levantando nenhuma `HTTPException` ou coisa parecida, mas o servidor **não terá nenhum log** ou qualquer outra indicação de qual foi o erro. 😱

### Declarando `Settings` apenas uma vez com `lru_cache`

Ler o conteúdo de um arquivo em disco normalmente é uma operação custosa (lenta), então você provavelmente quer fazer isso apenas um vez e reutilizar o mesmo objeto settings depois, em vez de ler os valores a cada requisição.

Mas cada vez que fazemos:

```Python
Settings()
```

* Para requisições `PUT` para `/items/{item_id}`, lerá o corpo como JSON e:
    * Verifica que tem um atributo obrigatório `name` que deve ser `str`.
    * Verifica que tem um atributo obrigatório `price` que deve ser `float`.
    * Verifica que tem an atributo opcional `is_offer`, que deve ser `bool`, se presente.
    * Tudo isso também funciona para objetos JSON profundamente aninhados.

Rotas são declaradas em um único lugar, usando funções declaradas em outros lugares (ao invés de usar decoradores que possam ser colocados diretamente acima da função que controla o _endpoint_). Isso é mais perto de como o Django faz isso do que como Flask (e Starlette) faz. Ele separa no código coisas que são relativamente amarradas.

    Ao ter o tipo como `int | None`, o SQLModel saberá que essa coluna deve ser um `INTEGER` no banco de dados SQL e que ela deve ser `NULLABLE`.

* `Field(index=True)` informa ao SQLModel que ele deve criar um **índice SQL** para essa coluna, o que permitirá buscas mais rápidas no banco de dados ao ler dados filtrados por essa coluna.

Vamos a usar las utilidades de seguridad de **FastAPI** para obtener el `username` y `password`.

OAuth2 especifica que cuando se utiliza el "password flow" (que estamos usando), el cliente/usuario debe enviar campos `username` y `password` como form data.

Y la especificación dice que los campos deben llamarse así. Por lo que `user-name` o `email` no funcionarían.

Pero no te preocupes, puedes mostrarlo como quieras a tus usuarios finales en el frontend.

//// tab | Pydantic v2

En Pydantic versión 2, usarías el atributo `model_config`, que toma un `dict` como se describe en <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/api/config/" class="external-link" target="_blank">la documentación de Pydantic: Configuración</a>.

Puedes establecer `"json_schema_extra"` con un `dict` que contenga cualquier dato adicional que desees que aparezca en el JSON Schema generado, incluyendo `examples`.

////

Lo primero que debes hacer es "fijar" la versión de **FastAPI** que estás usando a la versión específica más reciente que sabes que funciona correctamente para tu aplicación.

Por ejemplo, digamos que estás utilizando la versión `0.112.0` en tu aplicación.

Si usas un archivo `requirements.txt` podrías especificar la versión con:

```txt
fastapi[standard]==0.112.0
```

```

No está encriptado, por lo que cualquiera podría recuperar la información de los contenidos.

Pero está firmado. Así que, cuando recibes un token que has emitido, puedes verificar que realmente lo emitiste.

De esta manera, puedes crear un token con una expiración de, digamos, 1 semana. Y luego, cuando el usuario regresa al día siguiente con el token, sabes que el usuario todavía está registrado en tu sistema.

{* ../../docs_src/additional_status_codes/tutorial001_an_py310.py hl[4,25] *}

/// warning | Advertencia

Cuando devuelves un `Response` directamente, como en el ejemplo anterior, se devuelve directamente.

No se serializará con un modelo, etc.

Asegúrate de que tenga los datos que deseas que tenga y que los valores sean JSON válidos (si estás usando `JSONResponse`).

///

/// note | Detalles Técnicos