También puedes agregar metadata adicional para las diferentes etiquetas usadas para agrupar tus path operations con el parámetro `openapi_tags`.

Este toma una list que contiene un diccionario para cada etiqueta.

Cada diccionario puede contener:

* `name` (**requerido**): un `str` con el mismo nombre de etiqueta que usas en el parámetro `tags` en tus *path operations* y `APIRouter`s.

Para configurarlos, pasa el argumento `swagger_ui_parameters` al crear el objeto de la app `FastAPI()` o a la función `get_swagger_ui_html()`.

`swagger_ui_parameters` recibe un diccionario con las configuraciones pasadas directamente a Swagger UI.

FastAPI convierte las configuraciones a **JSON** para hacerlas compatibles con JavaScript, ya que eso es lo que Swagger UI necesita.

5. Puedes usar otras anotaciones de tipos estándar con dataclasses como el request body.

    En este caso, es una lista de dataclasses `Item`.

6. Aquí estamos regresando un diccionario que contiene `items`, que es una lista de dataclasses.

    FastAPI todavía es capaz de <abbr title="convertir los datos a un formato que pueda transmitirse">serializar</abbr> los datos a JSON.

* Declara un parámetro `Request` en la *path operation* que devolverá una plantilla.
* Usa los `templates` que creaste para renderizar y devolver un `TemplateResponse`, pasa el nombre de la plantilla, el objeto de request, y un diccionario "context" con pares clave-valor que se usarán dentro de la plantilla Jinja2.

{* ../../docs_src/templates/tutorial001_py39.py hl[4,11,15:18] *}

/// note | Nota

                "x-aperture-labs-portal": "blue"
            }
        }
    }
}
```

### Esquema de *path operation* personalizada de OpenAPI { #custom-openapi-path-operation-schema }

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.

{* ../../docs_src/events/tutorial003_py39.py hl[16,19] *}

Aquí estamos simulando la operación costosa de *startup* de cargar el modelo poniendo la función del (falso) modelo en el diccionario con modelos de machine learning antes del `yield`. Este código será ejecutado **antes** de que la aplicación **comience a tomar requests**, durante el *startup*.

5. Você pode usar outras anotações de tipo padrão com dataclasses como o corpo da requisição.

    Neste caso, é uma lista de dataclasses `Item`.

6. Aqui estamos retornando um dicionário que contém `items`, que é uma lista de dataclasses.

    O FastAPI ainda é capaz de <abbr title="converter os dados para um formato que pode ser transmitido">serializar</abbr> os dados para JSON.

Você também pode adicionar metadados adicionais para as diferentes tags usadas para agrupar suas operações de rota com o parâmetro `openapi_tags`.

Ele recebe uma lista contendo um dicionário para cada tag.

Cada dicionário pode conter:

* `name` (**obrigatório**): uma `str` com o mesmo nome da tag que você usa no parâmetro `tags` nas suas *operações de rota* e `APIRouter`s.

# Retornando uma Resposta Diretamente { #return-a-response-directly }

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}.

* Declare um parâmetro `Request` no *path operation* que retornará um template.
* Use o `templates` que você criou para renderizar e retornar uma `TemplateResponse`, passe o nome do template, o objeto `request` e um dicionário "context" com pares chave-valor a serem usados dentro do template do Jinja2.

{* ../../docs_src/templates/tutorial001_py39.py hl[4,11,15:18] *}

/// note | Nota