* **Sem comprometer** os bancos de dados, frontends etc. Mas fácil integração com todos eles.

### "Plug-ins" ilimitados { #unlimited-plug-ins }

Ou, de outra forma, sem a necessidade deles, importe e use o código que precisar.

	if tok != scanner.Ident {
		in.expectText("expected identifier after '#'")
	}
	if !in.enabled() {
		// Can only start including again if we are at #else or #endif but also
		// need to keep track of nested #if[n]defs.
		// We let #line through because it might affect errors.
		switch in.Stack.Text() {
		case "else", "endif", "ifdef", "ifndef", "line":
			// Press on.
		default:
			return false
		}
	}

Por exemplo, você pode levantar uma exceção diferente, como `HTTPException`.

/// tip | Dica

Essa é uma técnica relativamente avançada, e na maioria dos casos você não vai precisar dela, já que você pode levantar exceções (incluindo `HTTPException`) dentro do resto do código da sua aplicação, por exemplo, na *função de operação de rota*.

Mas ela existe para ser utilizada caso você precise. 🤓

///

Ela simplifica o processo de **construir**, **fazer deploy** e **acessar** uma API com o mínimo de esforço.

Traz a mesma **experiência do desenvolvedor** de criar aplicações com FastAPI para **fazer o deploy** delas na nuvem. 🎉

A FastAPI Cloud é a principal patrocinadora e financiadora dos projetos open source do ecossistema *FastAPI and friends*. ✨

#### Faça o deploy em outros provedores de nuvem { #deploy-to-other-cloud-providers }

Agora que temos **múltiplos modelos**, podemos atualizar as partes do app que os utilizam.

Recebemos na requisição um *modelo de dados* `HeroCreate`, e a partir dele, criamos um *modelo de tabela* `Hero`.

Esse novo *modelo de tabela* `Hero` terá os campos enviados pelo cliente, e também terá um `id` gerado pelo banco de dados.

O mesmo aconteceria se você tivesse algo como uma <dfn title="uma união entre vários tipos significa 'qualquer um desses tipos'.">união</dfn> entre tipos diferentes onde um ou mais deles não são tipos Pydantic válidos, por exemplo, isso falharia 💥:

{* ../../docs_src/response_model/tutorial003_04_py310.py hl[8] *}

///

### `Response` { #response }

A classe principal de respostas, todas as outras respostas herdam dela.

Você pode retorná-la diretamente.

Ela aceita os seguintes parâmetros:

* `content` - Uma `str` ou `bytes`.
* `status_code` - Um código de status HTTP do tipo `int`.
* `headers` - Um `dict` de strings.

`@lru_cache` modifica a função que decora para retornar o mesmo valor que foi retornado na primeira vez, em vez de calculá-lo novamente executando o código da função todas as vezes.

Assim, a função abaixo dele será executada uma vez para cada combinação de argumentos. E então os valores retornados para cada uma dessas combinações de argumentos serão usados repetidamente sempre que a função for chamada com exatamente a mesma combinação de argumentos.

pkg reflect, method (Value) MapRange() *MapIter
pkg reflect, type MapIter struct
pkg runtime/debug, func ReadBuildInfo() (*BuildInfo, bool)
pkg runtime/debug, type BuildInfo struct
pkg runtime/debug, type BuildInfo struct, Deps []*Module
pkg runtime/debug, type BuildInfo struct, Main Module
pkg runtime/debug, type BuildInfo struct, Path string
pkg runtime/debug, type Module struct
pkg runtime/debug, type Module struct, Path string

  server_def_0.mutable_default_session_config()->set_isolate_session_state(
      false);
  tensorflow::ServerDef server_def_1 =
      ReplaceTaskInServerDef(server_def_0, /*task_index=*/0);

  // These server defs have task index set to 0.
  string serialized_server_def_0 = server_def_0.SerializeAsString();
  string serialized_server_def_1 = server_def_1.SerializeAsString();

  // Create two worker tasks.