///

Ele possui toda a informação sobre a *operação de rota* e é usado para gerar a documentação automaticamente.

Ele inclui os atributos `tags`, `parameters`, `requestBody`, `responses`, etc.

Esse esquema específico para uma *operação de rota* normalmente é gerado automaticamente pelo **FastAPI**, mas você também pode estender ele.

/// tip | Dica

Esse é um ponto de extensão de baixo nível.

```

### Esquema de *path operation* personalizada de OpenAPI

El diccionario en `openapi_extra` se combinará profundamente con el esquema de OpenAPI generado automáticamente para la *path operation*.

Por lo tanto, podrías añadir datos adicionales al esquema generado automáticamente.

Supongamos que tu archivo se llama `myapp.py`.

Si lo ejecutas con:

<div class="termy">

```console
$ python myapp.py
```

</div>

entonces la variable interna `__name__` en tu archivo, creada automáticamente por Python, tendrá como valor el string `"__main__"`.

Así que, la sección:

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

se ejecutará.

---

Quando você cria uma *operação de rota* no **FastAPI** você pode retornar qualquer dado nela: um dicionário (`dict`), uma lista (`list`), um modelo do Pydantic ou do seu banco de dados, etc.

Por padrão, o **FastAPI** irá converter automaticamente o valor do retorno para JSON utilizando o `jsonable_encoder` explicado em [JSON Compatible Encoder](../tutorial/encoder.md){.internal-link target=_blank}.

///

## Dataclasses en `response_model`

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

{* ../../docs_src/dataclasses/tutorial002.py hl[1,7:13,19] *}

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">

///

## Dataclasses em `response_model`

Você também pode usar `dataclasses` no parâmetro `response_model`:

{* ../../docs_src/dataclasses/tutorial002.py hl[1,7:13,19] *}

A dataclass será automaticamente convertida para uma dataclass Pydantic.

Dessa forma, seu esquema aparecerá na interface de documentação da API:

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

## Dataclasses em Estruturas de Dados Aninhadas

        * `password`: alguns dos próximos capítulos tratarão disso.
* `openIdConnect`: tem uma forma para definir como descobrir automaticamente o dado da autenticação OAuth2.
    * Essa descoberta automática é o que é definido na especificação OpenID Connect.


/// tip | Dica

    - 💃 Usando TypeScript, hooks, [Vite](https://vitejs.dev), e outras partes de uma _stack_ frontend moderna.
    - 🎨 [Chakra UI](https://chakra-ui.com) para os componentes de frontend.
    - 🤖 Um cliente frontend automaticamente gerado.
    - 🧪 [Playwright](https://playwright.dev) para testes Ponta-a-Ponta.
    - 🦇 Suporte para modo escuro.
- 🐋 [Docker Compose](https://www.docker.com) para desenvolvimento e produção.

# Arquivos Estáticos

Você pode servir arquivos estáticos automaticamente de um diretório usando `StaticFiles`.

## Use `StaticFiles`

* Importe `StaticFiles`.
* "Monte" uma instância de `StaticFiles()` em um caminho específico.

{* ../../docs_src/static_files/tutorial001.py hl[2,6] *}

/// note | Detalhes técnicos

Você também pode usar `from starlette.staticfiles import StaticFiles`.

* Convertir cuerpos de requests no-JSON a JSON (por ejemplo, <a href="https://msgpack.org/index.html" class="external-link" target="_blank">`msgpack`</a>).
* Descomprimir cuerpos de requests comprimidos con gzip.
* Registrar automáticamente todos los request bodies.

## Manejo de codificaciones personalizadas de request body

Veamos cómo hacer uso de una subclase personalizada de `Request` para descomprimir requests gzip.