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] *}

### Importe `List` do typing

Primeiramente, importe `List` do módulo `typing` que já vem por padrão no Python:

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial002.py hl[1] *}

### Declare a `List` com um parâmetro de tipo

Para declarar tipos que têm parâmetros de tipo(tipos internos), como `list`, `dict`, `tuple`:

* Importe os do modulo `typing`

Esto hará que `tags` sea una lista, aunque no declare el tipo de los elementos de la lista.

## Campos de lista con parámetro de tipo

Pero Python tiene una forma específica de declarar listas con tipos internos, o "parámetros de tipo":

### Importar `List` de typing

En Python 3.9 y superior, puedes usar el `list` estándar para declarar estas anotaciones de tipo como veremos a continuación. 💡

Como tipo, coloque o `List` que você importou de `typing`.

Como a lista é o tipo que contém algum tipo interno, você coloca o tipo dentro de colchetes:

```Python hl_lines="4"
{!> ../../docs_src/python_types/tutorial006.py!}
```

////

/// info | Informação

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

# Modelo de Response - Tipo de Retorno

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, listas, diccionarios, valores escalares como enteros, booleanos, etc.

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

* La variable `items_s` es un `set`, y cada uno de sus ítems es del tipo `bytes`.

#### Dict

Para definir un `dict`, pasas 2 parámetros de tipo, separados por comas.

El primer parámetro de tipo es para las claves del `dict`.

El segundo parámetro de tipo es para los valores del `dict`:

//// tab | Python 3.9+

```Python hl_lines="1"

Para fazer isso, use a dica de tipo padrão do Python <a href="https://docs.python.org/3/library/typing.html#typing.Union" class="external-link" target="_blank">`typing.Union`</a>:

/// note

### `UploadFile`

`UploadFile` tem os seguintes atributos:

* `filename`: Uma `str` com o nome do arquivo original que foi enviado (por exemplo, `myimage.jpg`).
* `content_type`: Uma `str` com o tipo de conteúdo (tipo MIME / tipo de mídia) (por exemplo, `image/jpeg`).

7. Aqui o `response_model` está usando uma anotação de tipo de uma lista de dataclasses `Author`.

    Novamente, você pode combinar `dataclasses` com anotações de tipo padrão.

8. Note que esta *função de operação de rota* usa `def` regular em vez de `async def`.

Para añadirlo a tu *path operation*, decláralo de la misma manera que declaraste parámetros de path y query:

{* ../../docs_src/body/tutorial001_py310.py hl[16] *}

...y declara su tipo como el modelo que creaste, `Item`.

## Resultados

Con solo esa declaración de tipo en Python, **FastAPI** hará lo siguiente:

* Leer el body del request como JSON.
* Convertir los tipos correspondientes (si es necesario).
* Validar los datos.