## Dataclasses em `response_model`

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

```Python hl_lines="1  7-13  19"
{!../../docs_src/dataclasses/tutorial002.py!}
```

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

Mas se você retornar uma `Response` diretamente (ou qualquer subclasse, como `JSONResponse`), os dados não serão convertidos automaticamente (mesmo que você declare um `response_model`), e a documentação não será gerada automaticamente (por exemplo, incluindo o "media type", no cabeçalho HTTP `Content-Type` como parte do esquema OpenAPI gerado).

* Converter requisições não-JSON para JSON (por exemplo, <a href="https://msgpack.org/index.html" class="external-link" target="_blank">`msgpack`</a>).
* Descomprimir corpos de requisição comprimidos com gzip.
* Registrar automaticamente todos os corpos de requisição.

## Manipulando codificações de corpo de requisição personalizadas

Vamos ver como usar uma subclasse personalizada de `Request` para descomprimir requisições gzip.

## Não Separe Schemas

Agora, há alguns casos em que você pode querer ter o **mesmo esquema para entrada e saída**.

            "description": "Production environment"
        }
    ],
    "paths": {
            // Mais coisas aqui
    }
}
```

/// tip | "Dica"

Perceba o servidor gerado automaticamente com um valor `url` de `/api/v1`, retirado do `root_path`.

///

Além disso, **clientes gerados automaticamente** terão interfaces mais simples, para que os desenvolvedores que se comunicam com sua API possam ter uma experiência muito melhor trabalhando com sua API. 😎

///