Por exemplo, poderia ser algo como:

{* ../../docs_src/custom_response/tutorial004_py310.py hl[7,21,23] *}

Neste exemplo, a função `generate_html_response()` já cria e retorna uma `Response` em vez de retornar o HTML em uma `str`.

Ao retornar o resultado chamando `generate_html_response()`, você já está retornando uma `Response` que irá sobrescrever o comportamento padrão do **FastAPI**.

## Outras anotações de tipo de retorno { #other-return-type-annotations }

Pode haver casos em que você retorna algo que não é um campo Pydantic válido e anota na função, apenas para obter o suporte fornecido pelas ferramentas (o editor, mypy, etc).

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

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.

{* ../../docs_src/sql_databases/tutorial001_an_py310.py ln[40:45] hl[40:45] *}

Decodifique o token recebido, verifique-o e retorne o usuário atual.

Se o token for inválido, retorne um erro HTTP imediatamente.

{* ../../docs_src/security/tutorial004_an_py310.py hl[93:110] *}

## Atualize a *operação de rota* `/token` { #update-the-token-path-operation }

Crie um `timedelta` com o tempo de expiração do token.

Crie um token de acesso JWT real e o retorne.

Os status codes na faixa dos 400 significam que houve um erro por parte do cliente.

Você se lembra de todos aqueles erros (e piadas) a respeito do "**404 Not Found**"?

## Use o `HTTPException` { #use-httpexception }

Para retornar ao cliente *responses* HTTP com erros, use o `HTTPException`.

### Import `HTTPException` { #import-httpexception }

{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial001_py310.py hl[1] *}

# 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, lists, diccionarios, valores escalares como enteros, booleanos, etc.

* a expressão
* a instrução

* o frontend
* o backend

* a discussão do GitHub
* a issue do GitHub

* o desempenho
* a otimização de desempenho

* o tipo de retorno
* o valor de retorno

* a segurança
* o esquema de segurança

* a tarefa
* a tarefa em segundo plano
* a função da tarefa

* o template
* o mecanismo de template

* a anotação de tipo

E com qualquer retorno que você desejar.

Neste caso, a dependência espera por:

* Um parâmetro de consulta opcional `q` do tipo `str`.
* Um parâmetro de consulta opcional `skip` do tipo `int`, e igual a `0` por padrão.
* Um parâmetro de consulta opcional `limit` do tipo `int`, e igual a `100` por padrão.

E então retorna um `dict` contendo esses valores.

/// info | Informação

Mas, por enquanto, vamos nos concentrar nos detalhes específicos de que precisamos.

///

{* ../../docs_src/security/tutorial003_an_py310.py hl[87] *}

/// tip | Dica

Pela especificação, você deve retornar um JSON com um `access_token` e um `token_type`, o mesmo que neste exemplo.

Isso é algo que você mesmo deve fazer em seu código e certifique-se de usar essas chaves JSON.

#### Detalhes Técnicos do `lru_cache` { #lru-cache-technical-details }

`@lru_cache` modifica a função que decora para retornar o mesmo valor que foi retornado na primeira vez, em vez de calculá-lo novamente executando o código da função todas as vezes.