errors.not_found_on_file_system = Não encontrado. Causa: {0}
errors.could_not_open_on_system = Não é possível abrir {0}.<br>Verifique se o arquivo está associado a um aplicativo.
errors.result_size_exceeded = Não é possível exibir mais resultados.
errors.target_file_does_not_exist = O arquivo {0} não existe.
errors.failed_to_delete_file = Não foi possível excluir o arquivo {0}.
errors.docid_not_found = ID do documento não encontrada. Causa: {0}

## Response Adicional con `model`

Puedes pasar a tus *decoradores de path operation* un parámetro `responses`.

Recibe un `dict`: las claves son los códigos de estado para cada response (como `200`), y los valores son otros `dict`s con la información para cada uno de ellos.

{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial004.py hl[2,14:16] *}

Se você for ao `/items/foo`, em vez de receber o JSON padrão com o erro:

```JSON
{
    "detail": [
        {
            "loc": [
                "path",
                "item_id"
            ],

* **função**: é a função abaixo do "decorador" (abaixo do `@app.get("/")`).

{* ../../docs_src/first_steps/tutorial001.py hl[7] *}

Esta é uma função Python.

Ela será chamada pelo **FastAPI** sempre que receber uma requisição para a URL "`/ `" usando uma operação `GET`.

Neste caso, é uma função `assíncrona`.

---

Você também pode defini-la como uma função normal em vez de `async def`:

Não deveríamos deixar isso acontecer, eles poderiam sobrescrever um `id` que já atribuimos na base de dados. Decidir o `id` deve ser feito pelo **backend** ou pelo **banco de dados**, **não pelo cliente**.

Além disso, criamos um `secret_name` para o hero, mas até agora estamos retornando ele em todos os lugares, isso não é muito **secreto**... 😅

Isso também significa que em muitos casos você poderá passar o mesmo objeto que você receber de uma requisição **diretamente para o banco de dados**, já que tudo é validado automaticamente.

### Documentación de la API

Si vas a la documentación de la API, verás que tiene los **esquemas** para los datos que se enviarán en las peticiones y se recibirán en los responses:

<img src="/img/tutorial/generate-clients/image01.png">

Puedes ver esos esquemas porque fueron declarados con los modelos en la aplicación.

Nesse caso, se você tivesse **múltiplos contêineres**, por padrão, quando o Prometheus fosse **ler as métricas**, ele receberia as métricas de **um único contêiner cada vez** (para o contêiner que tratou essa solicitação específica), em vez de receber as **métricas acumuladas** de todos os contêineres replicados.

Crie uma função utilitária para gerar um novo token de acesso.

{* ../../docs_src/security/tutorial004_an_py310.py hl[4,7,13:15,29:31,79:87] *}

## Atualize as dependências

Atualize `get_current_user` para receber o mesmo token de antes, mas desta vez, usando tokens JWT.

Decodifique o token recebido, verifique-o e retorne o usuário atual.

Se o token for inválido, retorne um erro HTTP imediatamente.

### Início do Handshake TLS

O navegador então irá comunicar-se com esse endereço IP na **porta 443** (a porta HTTPS).

A primeira parte dessa comunicação é apenas para estabelecer a conexão entre o cliente e o servidor e para decidir as chaves criptográficas a serem utilizadas, etc.

<img src="/img/deployment/https/https02.drawio.svg">

Esse interação entre o cliente e o servidor para estabelecer uma conexão TLS é chamada de **Handshake TLS**.