response_class=JsonApiResponse,
    responses={500: {"description": "Error", "model": JsonApiError}},
)
async def a():
    pass


@app.get("/b", responses={204: {"description": "No Content"}})
async def b():
    pass  # pragma: no cover


client = TestClient(app)


def test_get_response():
    response = client.get("/a")
    assert response.status_code == 204, response.text

```Python hl_lines="7"
{!../../docs_src/first_steps/tutorial001.py!}
```

Đây là một hàm Python.

Nó sẽ được gọi bởi **FastAPI** bất cứ khi nào nó nhận một request tới URL "`/`" sử dụng một toán tử `GET`.

Trong trường hợp này, nó là một hàm `async`.

---

Bạn cũng có thể định nghĩa nó như là một hàm thông thường thay cho `async def`:

```Python hl_lines="7"
{!../../docs_src/first_steps/tutorial003.py!}

# Retornos Adicionais no OpenAPI

/// warning | "Aviso"

Este é um tema bem avançado.

Se você está começando com o **FastAPI**, provavelmente você não precisa disso.

///

Você pode declarar retornos adicionais, com códigos de status adicionais, media types, descrições, etc.

Essas respostas adicionais serão incluídas no esquema do OpenAPI, e também aparecerão na documentação da API.

    * Para que isso funcione, um único componente (programa) em execução no servidor, ouvindo no endereço IP público, deve ter todos os certificados HTTPS no servidor.
* Depois de obter uma conexão segura, o protocolo de comunicação ainda é HTTP.
    * Os conteúdos são criptografados, embora sejam enviados com o protocolo HTTP.

Existem algumas diferenças:

* `table=True` informa ao SQLModel que este é um *modelo de tabela*, ele deve representar uma **tabela** no banco de dados SQL, não é apenas um *modelo de dados* (como seria qualquer outra classe Pydantic comum).

* `Field(primary_key=True)` informa ao SQLModel que o `id` é a **chave primária** no banco de dados SQL (você pode aprender mais sobre chaves primárias SQL na documentação do SQLModel).

///

## OpenAPI e documentação da API

Se você retorna códigos de status adicionais e retornos diretamente, eles não serão incluídos no esquema do OpenAPI (a documentação da API), porque o FastAPI não tem como saber de antemão o que será retornado.

Ou mais exatamente, usando `user_dict` diretamente, com qualquer conteúdo que ele possa ter no futuro:

```Python
UserInDB(
    username = user_dict["username"],
    password = user_dict["password"],
    email = user_dict["email"],
    full_name = user_dict["full_name"],
)
```

#### Um modelo Pydantic a partir do conteúdo de outro

Como no exemplo acima, obtivemos o `user_dict` a partir do `user_in.dict()`, este código:

		t.Errorf("no error should happen, but got %v", err)
	}

	if name != "groupby" || total != 60 {
		t.Errorf("name should be groupby, but got %v, total should be 60, but got %v", name, total)
	}

	if err := DB.Model(&User{}).Select("name, sum(age)").Where("name = ?", "groupby").Group("users.name").Row().Scan(&name, &total); err != nil {
		t.Errorf("no error should happen, but got %v", err)
	}

			ExpectedOutput: "Error: no pods found with selector app=kiali\n",
			WantException:  true,
		},
		{ // case 9
			Args:           strings.Split("prometheus --browser=false", " "),
			ExpectedOutput: "Error: no pods found with selector app.kubernetes.io/name=prometheus\n",
			WantException:  true,
		},
		{ // case 10
			Args:           strings.Split("zipkin --browser=false", " "),

// data and a flag, atEOF, that reports whether the [Reader] has no more data
// to give. The return values are the number of bytes to advance the input
// and the next token to return to the user, if any, plus an error, if any.
//
// Scanning stops if the function returns an error, in which case some of
// the input may be discarded. If that error is [ErrFinalToken], scanning
// stops with no error. A non-nil token delivered with [ErrFinalToken]