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`.

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. 🤓

    * 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).

**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.

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.

Consiste apenas de funções que parecem idênticas a *funções de operação de rota*.

Mas ainda assim, é bastante poderoso, e permite que você declare grafos (árvores) de dependências com uma profundidade arbitrária.

/// tip | Dica

Tudo isso pode não parecer muito útil com esses exemplos.

Mas você verá o quão útil isso é nos capítulos sobre **segurança**.

E você também verá a quantidade de código que você não precisara escrever.

Mas esse exemplo ainda é valido e mostra como interagir com os componentes internos.

///

Também podemos usar essa mesma abordagem para acessar o corpo da requisição em um manipulador de exceção.

Tudo que precisamos fazer é manipular a requisição dentro de um bloco `try`/`except`:

{* ../../docs_src/custom_request_and_route/tutorial002.py hl[13,15] *}

video/3g2=3g2\n\
video/x-msvideo=avi\n\
video/x-flv=flv\n\
video/mpeg=mpeg\n\
video/mp4=mp4\n\
video/ogv=ogv\n\
video/quicktime=qt\n\
video/x-m4v=m4v\n\
audio/x-aif=aif\n\
audio/midi=midi\n\
audio/mpga=mpga\n\
audio/mp4=mp4a\n\
audio/ogg=oga\n\
audio/x-wav=wav\n\
image/webp=webp\n\
image/bmp=bmp\n\
image/x-icon=ico\n\
image/x-icon=ico\n\
image/png=png\n\
image/svg+xml=svg\n\
image/tiff=tiff\n\

    * 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.