**FastAPI** usará essa resposta *temporária* para extrair os cookies (também os cabeçalhos e código de status) e os colocará na resposta final que contém o valor que você retornou, filtrado por qualquer `response_model`.

Você também pode declarar o parâmetro `Response` em dependências e definir cookies (e cabeçalhos) nelas.

## Retorne uma `Response` diretamente { #return-a-response-directly }

Você também pode declarar o parâmetro `Response` em dependências e definir cabeçalhos (e cookies) nelas.

## Retorne uma `Response` diretamente { #return-a-response-directly }

Você também pode adicionar cabeçalhos quando retornar uma `Response` diretamente.

* Entregar a você a informação recebida no parâmetro `item`.
    * Como você o declarou na função como do tipo `Item`, você também terá o suporte do editor (preenchimento automático, etc) para todos os atributos e seus tipos.
* Gerar definições de [JSON Schema](https://json-schema.org) para o seu modelo; você também pode usá-las em qualquer outro lugar se fizer sentido para o seu projeto.

E `Field` do Pydantic retorna uma instância de `FieldInfo` também.

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

Mas você também não precisa se preocupar com eles, os dicts de entrada são convertidos automaticamente e sua saída é convertida automaticamente para JSON também.

## Corpos de `dict`s arbitrários { #bodies-of-arbitrary-dicts }

Você também pode declarar um corpo como um `dict` com chaves de algum tipo e valores de outro tipo.

///

## Documentação do `Request` { #request-documentation }

Você pode ler mais sobre os detalhes do [objeto `Request` no site da documentação oficial do Starlette](https://www.starlette.dev/requests/).

/// note | Detalhes Técnicos

Você também pode utilizar `from starlette.requests import Request`.

# GraphQL { #graphql }

Como o **FastAPI** é baseado no padrão **ASGI**, é muito fácil integrar qualquer biblioteca **GraphQL** também compatível com ASGI.

Você pode combinar *operações de rota* normais do FastAPI com GraphQL na mesma aplicação.

/// tip | Dica

**GraphQL** resolve alguns casos de uso muito específicos.

Ele tem **vantagens** e **desvantagens** quando comparado a **web APIs** comuns.

# Usando Dataclasses { #using-dataclasses }

FastAPI é construído em cima do **Pydantic**, e eu tenho mostrado como usar modelos Pydantic para declarar requisições e respostas.

Mas o FastAPI também suporta o uso de [`dataclasses`](https://docs.python.org/3/library/dataclasses.html) da mesma forma:

{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial001_py310.py hl[1,6:11,18:19] *}

Ao usar `Field()` com modelos Pydantic, você também pode declarar `examples` adicionais:

{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial002_py310.py hl[2,8:11] *}

## `examples` no JSON Schema - OpenAPI { #examples-in-json-schema-openapi }

Ao usar qualquer um de:

* `Path()`
* `Query()`
* `Header()`
* `Cookie()`
* `Body()`
* `Form()`
* `File()`

Primeiro, é claro, você pode misturar `Path`, `Query` e declarações de parâmetro no corpo da requisição livremente e o **FastAPI** saberá o que fazer.

E você também pode declarar parâmetros de corpo como opcionais, definindo o valor padrão com `None`:

{* ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial001_an_py310.py hl[18:20] *}

/// note | Nota