# Modelo de resposta - Tipo de retorno { #response-model-return-type }

Você pode declarar o tipo usado para a resposta anotando o **tipo de retorno** da *função de operação de rota*.

Você pode usar **anotações de tipo** da mesma forma que usaria para dados de entrada em **parâmetros** de função, você pode usar modelos Pydantic, listas, dicionários, valores escalares como inteiros, booleanos, etc.

{* ../../docs_src/response_model/tutorial001_01_py310.py hl[16,21] *}

# Modelo de Response - Tipo de Retorno { #response-model-return-type }

Puedes declarar el tipo utilizado para el response anotando el **tipo de retorno** de la *path operation function*.

Puedes utilizar **anotaciones de tipos** de la misma manera que lo harías para datos de entrada en **parámetros** de función, puedes utilizar modelos de Pydantic, list, diccionarios, valores escalares como enteros, booleanos, etc.

Como o tipo, coloque `list`.

Como a lista é um tipo que contém tipos internos, você os coloca entre colchetes:

{* ../../docs_src/python_types/tutorial006_py39.py hl[1] *}

/// info | Informação

Estes tipos internos dentro dos colchetes são chamados "parâmetros de tipo" (type parameters).

Neste caso, `str` é o parâmetro de tipo passado para `list`.

///

Como tipo, pon `list`.

Como la lista es un tipo que contiene algunos tipos internos, los pones entre corchetes:

{* ../../docs_src/python_types/tutorial006_py39.py hl[1] *}

/// info | Información

Esos tipos internos en los corchetes se denominan "parámetros de tipo".

En este caso, `str` es el parámetro de tipo pasado a `list`.

///

```JSON
{"item_id":"foo"}
```

## Parâmetros de path com tipos { #path-parameters-with-types }

Você pode declarar o tipo de um parâmetro de path na função, usando as anotações de tipo padrão do Python:

{* ../../docs_src/path_params/tutorial002_py39.py hl[7] *}

Neste caso, `item_id` é declarado como um `int`.

/// check | Verifique

```JSON
{"item_id":"foo"}
```

## Parámetros de path con tipos { #path-parameters-with-types }

Puedes declarar el tipo de un parámetro de path en la función, usando anotaciones de tipos estándar de Python:

{* ../../docs_src/path_params/tutorial002_py39.py hl[7] *}

En este caso, `item_id` se declara como un `int`.

/// check | Revisa

### Criar um Hero { #create-a-hero }

Como cada modelo SQLModel também é um modelo Pydantic, você pode usá-lo nas mesmas **anotações de tipo** que usaria para modelos Pydantic.

Por exemplo, se você declarar um parâmetro do tipo `Hero`, ele será lido do **corpo JSON**.

Da mesma forma, você pode declará-lo como o **tipo de retorno** da função, e então o formato dos dados aparecerá na interface de documentação automática da API.

Foi uma das primeiras implementações de um framework usando anotações de tipo do Python para declarar parâmetros e requisições que eu já vi (antes do NestJS e Molten). Eu o encontrei mais ou menos na mesma época que o Hug. Mas o APIStar utilizava o padrão OpenAPI.

Ele tinha validação de dados automática, serialização de dados e geração de schema OpenAPI baseadas nas mesmas anotações de tipo em vários locais.

labels.user_internationaliSDNNumber=Numero ISDN internazionale
labels.internationaliSDNNumber=Numero ISDN internazionale
labels.user_state=Stato/Provincia
labels.state=Stato/Provincia
labels.user_employeeType=Tipo di dipendente
labels.employeeType=Tipo di dipendente
labels.user_facsimileTelephoneNumber=Numero di fax
labels.facsimileTelephoneNumber=Numero di fax
labels.user_postOfficeBox=Casella postale
labels.postOfficeBox=Casella postale

Tomemos esta aplicación como ejemplo:

{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial001_py310.py hl[7] *}

El parámetro de query `q` es de tipo `str | None`, lo que significa que es de tipo `str` pero también podría ser `None`, y de hecho, el valor por defecto es `None`, así que FastAPI sabrá que no es requerido.

/// note | Nota