Aqui estão vários links para outros locais na documentação, para perguntas gerais ou frequentes.

## Filtro de dados- Segurança { #filter-data-security }

Para assegurar que você não vai retornar mais dados do que deveria, leia a documentação de [Tutorial - Modelo de Resposta - Tipo de Retorno](../tutorial/response-model.md).

### Reiniciar após falha { #restart-after-crash }

Mas nos casos com erros realmente graves que travam o **processo** em execução, você vai querer um componente externo que seja responsável por **reiniciar** o processo, pelo menos algumas vezes...

/// tip | Dica

   * The code in FinalizableReferenceQueue goes to considerable trouble to ensure that there are
   * no such references and the tests here check that that trouble has not been in vain.
   *
   * When we reference FinalizableReferenceQueue in this test, we are referencing a class that is
   * loaded by this test and that will obviously remain loaded for as long as the test is running.

Você pode retornar uma `Response` ou qualquer subclasse dela.

/// info | Informação

A própria `JSONResponse` é uma subclasse de `Response`.

///

E quando você retorna uma `Response`, o **FastAPI** vai repassá-la diretamente.

Ele não fará conversões de dados com modelos do Pydantic, não converterá o conteúdo para nenhum tipo, etc.

Provavelmente, o principal caso de uso para isso é se você já tem algum código de cliente/SDK gerado automaticamente e não quer atualizar todo o código de cliente/SDK gerado ainda, você provavelmente vai querer fazer isso em algum momento, mas talvez não agora.

Nesse caso, você pode desativar esse recurso no **FastAPI**, com o parâmetro `separate_input_output_schemas=False`.

/// info | Informação

```python
from typing import Union


def say_hi(name: Union[str, None]):
        print(f"Hi {name}!")
```

O `typing` também tem um atalho para declarar que algo pode ser `None`, com `Optional`.

Aqui vai uma dica do meu ponto de vista bem subjetivo:

* 🚨 Evite usar `Optional[SomeType]`
* Em vez disso ✨ use **`Union[SomeType, None]`** ✨.

então a variável interna `__name__` no seu arquivo, criada automaticamente pelo Python, terá como valor a string `"__main__"`.

Então, a seção:

```Python
    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)
```

vai executar.

---

Isso não acontecerá se você importar esse módulo (arquivo).

Então, se você tiver outro arquivo `importer.py` com:

```Python
from myapp import app

# Mais um pouco de código
```

/// tip | Dica

Se você quer algo rápido para copiar e colar, não use este exemplo, use o último abaixo.

///

Então, quando você cria uma instância dessa classe `Settings` (neste caso, no objeto `settings`), o Pydantic vai ler as variáveis de ambiente sem diferenciar maiúsculas de minúsculas; assim, uma variável em maiúsculas `APP_NAME` ainda será lida para o atributo `app_name`.

# Modelos de Parâmetros do Cabeçalho { #header-parameter-models }

Se você possui um grupo de **parâmetros de cabeçalho** relacionados, você pode criar um **modelo do Pydantic** para declará-los.

Isso vai lhe permitir **reusar o modelo** em **múltiplos lugares** e também declarar validações e metadados para todos os parâmetros de uma vez. 😎

/// note | Nota

Isso é possível desde a versão `0.115.0` do FastAPI. 🤓

///

Comme vous l'avez vu dans le chapitre précédent sur les [Concepts de déploiement](concepts.md), il existe plusieurs stratégies possibles.

Ici, je vais vous montrer comment utiliser Uvicorn avec des processus workers en utilisant la commande `fastapi` ou directement la commande `uvicorn`.

/// info | Info