# Tarefas em segundo plano

Você pode definir tarefas em segundo plano a serem executadas _ após _ retornar uma resposta.

Isso é útil para operações que precisam acontecer após uma solicitação, mas que o cliente realmente não precisa esperar a operação ser concluída para receber a resposta.

Isso inclui, por exemplo:

- Envio de notificações por email após a realização de uma ação:

Crie funções com um nome que comece com `test_` (essa é a convenção padrão do `pytest`).

Use o objeto `TestClient` da mesma forma que você faz com `httpx`.

Escreva instruções `assert` simples com as expressões Python padrão que você precisa verificar (novamente, `pytest` padrão).

{* ../../docs_src/app_testing/tutorial001.py hl[2,12,15:18] *}

/// tip | Dica

</blockquote>

## Investigação

Ao usar todas as alternativas anteriores, eu tive a chance de aprender com todas elas, aproveitar ideias e combiná-las da melhor maneira que encontrei para mim e para os times de desenvolvedores com os quais trabalhava.

Você pode usar `jsonable_encoder` para converter os dados de entrada em dados que podem ser armazenados como JSON (por exemplo, com um banco de dados NoSQL). Por exemplo, convertendo `datetime` em `str`.

{* ../../docs_src/body_updates/tutorial001_py310.py hl[28:33] *}

`PUT` é usado para receber dados que devem substituir os dados existentes.

### Aviso sobre a substituição

Isso significa que, se você quiser atualizar o item `bar` usando `PUT` com um corpo contendo:

# Manipulação de erros

Há diversas situações em que você precisa notificar um erro a um cliente que está utilizando a sua API.

Esse cliente pode ser um browser com um frontend, o código de outra pessoa, um dispositivo IoT, etc.

Pode ser que você precise comunicar ao cliente que:

* O cliente não tem direitos para realizar aquela operação.
* O cliente não tem acesso aquele recurso.
* O item que o cliente está tentando acessar não existe.
* etc.

Y luego puedes devolver cualquier objeto que necesites, como harías normalmente (un `dict`, un modelo de base de datos, etc).

Y si declaraste un `response_model`, aún se usará para filtrar y convertir el objeto que devolviste.

**FastAPI** usará ese response *temporal* para extraer los headers (también cookies y el código de estado), y los pondrá en el response final que contiene el valor que devolviste, filtrado por cualquier `response_model`.

Nota que puedes utilizar Markdown dentro de las descripciones, por ejemplo "login" se mostrará en negrita (**login**) y "fancy" se mostrará en cursiva (_fancy_).

/// tip | Consejo

No tienes que agregar metadata para todas las etiquetas que uses.

///

### Usar tus etiquetas

Usa el parámetro `tags` con tus *path operations* (y `APIRouter`s) para asignarlas a diferentes etiquetas:

## O que é uma Imagem de Contêiner

Um **contêiner** roda a partir de uma **imagem de contêiner**.

# Parâmetros de Cabeçalho

Você pode definir parâmetros de Cabeçalho da mesma maneira que define paramêtros com `Query`, `Path` e `Cookie`.

## importe `Header`

Primeiro importe `Header`:

{* ../../docs_src/header_params/tutorial001_py310.py hl[1] *}

## Declare parâmetros de `Header`

Então declare os paramêtros de cabeçalho usando a mesma estrutura que em `Path`, `Query` e `Cookie`.

## Utilizando o `jsonable_encoder` em uma `Response`

Como o **FastAPI** não realiza nenhuma mudança na `Response` que você retorna, você precisa garantir que o conteúdo dela está pronto para uso.