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### `examples` no Pydantic e no FastAPI { #pydantic-and-fastapi-examples }

Quando você adiciona `examples` dentro de um modelo Pydantic, usando `schema_extra` ou `Field(examples=["something"])`, esse exemplo é adicionado ao **JSON Schema** para esse modelo Pydantic.

/// tip | Dica

Aqui estamos usando `Query()` porque este é um parâmetro de consulta. Mais adiante veremos outros como `Path()`, `Body()`, `Header()` e `Cookie()`, que também aceitam os mesmos argumentos que `Query()`.

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Agora o FastAPI vai:

* Validar os dados garantindo que o comprimento máximo seja de 50 caracteres
* Mostrar um erro claro para o cliente quando os dados não forem válidos

`Body` também retorna objetos de uma subclasse de `FieldInfo` diretamente. E tem outras que você verá mais tarde que são subclasses da classe `Body`.

Lembre-se que quando você importa `Query`, `Path`, e outros de `fastapi`, esse são na realidade funções que retornam classes especiais.

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/// tip | Dica

## Parâmetros de consulta obrigatórios { #required-query-parameters }

Quando você declara um valor padrão para parâmetros que não são de rota (até agora, nós vimos apenas parâmetros de consulta), então eles não são obrigatórios.

Caso você não queira adicionar um valor específico mas queira apenas torná-lo opcional, defina o valor padrão como `None`.

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/// note | Detalhes Técnicos

Quando você importa `Query`, `Path` e outras de `fastapi`, elas são na verdade funções.

Que, quando chamadas, retornam instâncias de classes de mesmo nome.

Então, você importa `Query`, que é uma função. E quando você a chama, ela retorna uma instância de uma classe também chamada `Query`.

Esses manipuladores são os responsáveis por retornar o JSON padrão de respostas quando você lança (`raise`) o `HTTPException` e quando a requisição tem dados inválidos.

Você pode sobrescrever esses manipuladores de exceção com os seus próprios manipuladores.

### Sobrescreva exceções de validação da requisição { #override-request-validation-exceptions }

aplicações **FastAPI** utilizando o `TestClient` que é fornecido. Até agora, você viu apenas como escrever testes síncronos, sem utilizar funções `async`.

Ser capaz de utilizar funções assíncronas em seus testes pode ser útil, por exemplo, quando você está realizando uma consulta em seu banco de dados de maneira assíncrona. Imagine que você deseja testar realizando requisições para a sua aplicação FastAPI e depois verificar que a sua aplicação inseriu corretamente as informações no banco de...

Quando você quiser chamar uma função `async def`, você tem que "esperar" ela. Então, isso não funcionará:

```Python
# Isso não irá funcionar, porquê get_burgers foi definido com: async def
burgers = get_burgers(2)
```

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Mas quando se checa _benchmarks_ e comparações você deveria ter o seguinte em mente.

## Benchmarks e velocidade { #benchmarks-and-speed }

Ao verificar os _benchmarks_, é comum observar algumas ferramentas de diferentes tipos comparadas como equivalentes.

Especificamente, observa-se Uvicorn, Starlette e FastAPI comparados juntos (entre muitas outras ferramentas).

    * Ver outros projetos Open Source que criei e que podem ajudar você.
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