* Outros...

Darei exemplos mais concretos nos próximos capítulos.

## Reinicializações { #restarts }

Semelhante a garantir que seu aplicativo seja executado na inicialização, você provavelmente também deseja garantir que ele seja **reiniciado** após falhas.

### Nós cometemos erros { #we-make-mistakes }

Em seguida, criamos um modelo `HeroPublic`, que será **retornado** para os clientes da API.

Ele tem os mesmos campos que `HeroBase`, então não incluirá `secret_name`.

Finalmente, a identidade dos nossos heróis está protegida! 🥷

Ele também declara novamente `id: int`. Ao fazer isso, estamos fazendo um **contrato** com os clientes da API, para que eles possam sempre esperar que o `id` estará lá e será um `int` (nunca será `None`).

* Adicionar um **JSON Schema** para a resposta, na *operação de rota* do OpenAPI.
    * Isso será usado pela **documentação automática**.
    * Também será usado por ferramentas de geração automática de código do cliente.
* **Serializar** os dados retornados para JSON usando Pydantic, que é escrito em **Rust**, então será **muito mais rápido**.

Mas o mais importante:

Lá você pode definir:

* O "Item ID", usado no path.
* O "Token" usado como um parâmetro de consulta.

/// tip | Dica

Perceba que a consulta `token` será manipulada por uma dependência.

///

Com isso você pode conectar o WebSocket e então enviar e receber mensagens:

<img src="/img/tutorial/websockets/image05.png">

```JSON
{
    "message": "Hello World",
    "root_path": "/api/v1"
}
```

Así que no se esperará que sea accedido en `http://127.0.0.1:8000/api/v1/app`.

Uvicorn esperará que el proxy acceda a Uvicorn en `http://127.0.0.1:8000/app`, y luego será responsabilidad del proxy añadir el prefijo extra `/api/v1` encima.

## Dataclasses en `response_model` { #dataclasses-in-response-model }

También puedes usar `dataclasses` en el parámetro `response_model`:

{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial002_py310.py hl[1,6:12,18] *}

El dataclass será automáticamente convertido a un dataclass de Pydantic.

De esta manera, su esquema aparecerá en la interfaz de usuario de la documentación de la API:

<img src="/img/tutorial/dataclasses/image01.png">

Em particular, isso pode ser uma boa alternativa para uma lógica em um middleware.

Por exemplo, se você quiser ler ou manipular o corpo da requisição antes que ele seja processado pela sua aplicação.

/// danger | Cuidado

Isso é um recurso "avançado".

Se você for um iniciante em **FastAPI** você deve considerar pular essa seção.

///

## Casos de Uso { #use-cases }

Ahora, veamos el módulo en `app/main.py`.

Aquí es donde importas y usas la clase `FastAPI`.

Este será el archivo principal en tu aplicación que conecta todo.

Y como la mayor parte de tu lógica ahora vivirá en su propio módulo específico, el archivo principal será bastante simple.

### Importar `FastAPI` { #import-fastapi }

Importas y creas una clase `FastAPI` como normalmente.

* E muitas outras coisas...

Tudo isso, enquanto minimizamos a repetição de código.

## Primeiros passos { #first-steps }

Vamos ver um exemplo simples. Tão simples que não será muito útil, por enquanto.

Mas dessa forma podemos focar em como o sistema de **Injeção de Dependência** funciona.

### Criando uma dependência, ou "dependable" { #create-a-dependency-or-dependable }

Apenas para que possa viver no mesmo arquivo deste exemplo e você possa copiar e executar como está. 🥚

///

Ao usar um bloco `with`, garantimos que o objeto semelhante a arquivo seja fechado após a função geradora (a função com `yield`) terminar. Ou seja, após terminar de enviar a resposta.