Até aqui, tudo funcionaria normalmente.

Mas então, quando você abre a interface de documentação integrada (o frontend), ele esperaria obter o OpenAPI schema em `/openapi.json`, em vez de `/api/v1/openapi.json`.

            defaultMap.put(FessConfig.INDEX_REINDEX_SIZE,...

Isso funciona da mesma forma que com os modelos Pydantic. E na verdade é alcançado da mesma maneira por baixo dos panos, usando Pydantic.

/// info | Informação

Lembre-se de que dataclasses não podem fazer tudo o que os modelos Pydantic podem fazer.

Então, você ainda pode precisar usar modelos Pydantic.

Mas se você tem um monte de dataclasses por aí, este é um truque legal para usá-las para alimentar uma API web usando FastAPI. 🤓

**FastAPI** tem muitas ferramentas para ajudar você com a parte de **Segurança** facilmente, rapidamente, de uma forma padrão, sem ter que estudar e aprender tudo sobre especificações de segurança.

Mas primeiro, vamos verificar alguns pequenos conceitos.

## Está com pressa?

* Definir uma lógica compartilhada (mesmo formato de código repetidamente).
* Compartilhar conexões com banco de dados.
* Aplicar regras de segurança, autenticação, papéis de usuários, etc.
* E muitas outras coisas...

Tudo isso, enquanto minimizamos a repetição de código.

## Primeiros passos

Vamos ver um exemplo simples. Tão simples que não será muito útil, por enquanto.

    * Verifica que tem an atributo opcional `is_offer`, que deve ser `bool`, se presente.
    * Tudo isso também funciona para objetos JSON profundamente aninhados.
* Converter de e para JSON automaticamente.
* Documentar tudo com OpenAPI, que poderá ser usado por:
    * Sistemas de documentação interativos.
    * Sistemas de clientes de geração de código automáticos, para muitas linguagens.

    * Então, ao utilizar o FastAPI, você está economizando tempo de programação, evitando bugs, linhas de código, e provavelmente terá a mesma performance (ou até melhor) do que teria caso você não o utilizasse (já que você teria que implementar tudo no seu código).

    * Então, ao utilizar o FastAPI você estará economizando tempo de desenvolvimento, evitará _bugs_, linhas de código, e você provavelmente terá a mesma performance (ou melhor) do que não utilizá-lo (já que você teria que implementar tudo isso em seu código).

running the `tf.train.Server`.

## Untrusted inputs during training and prediction

TensorFlow supports a wide range of input data formats. For example it can
process images, audio, videos, and text. There are several modules specialized
in taking those formats, modifying them, and/or converting them to intermediate
formats that can be processed by TensorFlow.

* **`200`** e acima são para respostas "Bem-sucedidas". Estes são os que você mais usaria.
    * `200` é o código de status padrão, o que significa que tudo estava "OK".
    * Outro exemplo seria `201`, "Criado". É comumente usado após a criação de um novo registro no banco de dados.