Em alguns casos, você ainda pode ter que usar a versão do Pydantic das `dataclasses`. Por exemplo, se você tiver erros com a documentação da API gerada automaticamente.

Nesse caso, você pode simplesmente trocar as `dataclasses` padrão por `pydantic.dataclasses`, que é um substituto direto:

{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial003_py310.py hl[1,4,7:10,13:16,22:24,27] *}

E também é usado internamente ao montar sub-aplicações.

Ter um proxy com um prefixo de path removido, nesse caso, significa que você poderia declarar um path em `/app` no seu código, mas então você adiciona uma camada no topo (o proxy) que colocaria sua aplicação **FastAPI** sob um path como `/api/v1`.

Nesse caso, o path original `/app` seria servido em `/api/v1/app`.

Es solo una función estándar que puede recibir parámetros.

Puede ser una función `async def` o una función normal `def`, **FastAPI** sabrá cómo manejarla correctamente.

En este caso, la función de tarea escribirá en un archivo (simulando el envío de un email).

Y como la operación de escritura no usa `async` y `await`, definimos la función con un `def` normal:

#### "*Schema*" { #schema }

Um "*schema*" é uma definição ou descrição de algo. Não o código que o implementa, mas apenas uma descrição abstrata.

#### API "*schema*" { #api-schema }

Nesse caso, [OpenAPI](https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification) é uma especificação que determina como definir um *schema* da sua API.

Esta definição de *schema* inclui os paths da sua API, os parâmetros possíveis que eles usam, etc.

Por exemplo:

```Python
class Cat:
    def __init__(self, name: str):
        self.name = name


fluffy = Cat(name="Mr Fluffy")
```

Nesse caso,  `fluffy` é uma instância da classe `Cat`.

E para criar `fluffy`, você está "chamando" `Cat`.

Então, uma classe Python também é "chamável".

			// Enable TCP open
			// https://lwn.net/Articles/508865/ - 32k queue size.
			_ = syscall.SetsockoptInt(fd, syscall.SOL_TCP, unix.TCP_FASTOPEN, 32*1024)

			// Enable TCP fast connect
			// TCPFastOpenConnect sets the underlying socket to use
			// the TCP fast open connect. This feature is supported
			// since Linux 4.11.
			_ = syscall.SetsockoptInt(fd, syscall.IPPROTO_TCP, unix.TCP_FASTOPEN_CONNECT, 1)

## Estratégias de Implantação { #deployment-strategies }

Há várias maneiras de fazer isso, dependendo do seu caso de uso específico e das ferramentas que você utiliza.

Você pode **implantar um servidor** por conta própria usando uma combinação de ferramentas, pode usar um **serviço em nuvem** que faça parte do trabalho por você, entre outras opções.

Claro, há alguns casos em que não há problema em executar as etapas anteriores várias vezes; nesse caso, é muito mais fácil de lidar.

/// tip | Dica

Além disso, tenha em mente que, dependendo da sua configuração, em alguns casos você **pode nem precisar de nenhuma etapa anterior** antes de iniciar sua aplicação.

Nesse caso, você não precisaria se preocupar com nada disso. 🤷

///

    RDMA_WRITE,

    /**
     * Traditional send/receive with RDMA
     */
    RDMA_SEND_RECEIVE,

    /**
     * Dynamic memory registration
     */
    MEMORY_REGISTRATION,

    /**
     * Fast memory region registration
     */
    FAST_REGISTRATION

def get_explicit() -> Item:
    return Item(name="widget", price=9.99)


client = TestClient(app)


def test_default_response_class_skips_json_dumps():
    """When no response_class is set, the fast path serializes directly to
    JSON bytes via Pydantic's dump_json and never calls json.dumps."""
    with patch(
        "starlette.responses.json.dumps", wraps=__import__("json").dumps
    ) as mock_dumps: