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### `PlainTextResponse`

Toma algún texto o bytes y devuelve un response de texto plano.

{* ../../docs_src/custom_response/tutorial005.py hl[2,7,9] *}

### `JSONResponse`

Toma algunos datos y devuelve un response codificado como `application/json`.

Este es el response predeterminado usado en **FastAPI**, como leíste arriba.

### `ORJSONResponse`

```Python
async with lifespan(app):
    await do_stuff()
```

Cuando creas un context manager o un async context manager como arriba, lo que hace es que, antes de entrar al bloque `with`, ejecutará el código antes del `yield`, y al salir del bloque `with`, ejecutará el código después del `yield`.

En nuestro ejemplo de código arriba, no lo usamos directamente, pero se lo pasamos a FastAPI para que lo use.

import kotlin.test.Test
import kotlin.test.assertEquals
import kotlin.test.assertNull

class PunycodeTest {
  /** https://datatracker.ietf.org/doc/html/rfc3492#section-7.1 */
  @Test fun rfc3492Samples() {
    // (A) Arabic (Egyptian)
    testEncodeDecode(
      unicode = "ليهمابتكلموشعربي؟",
      punycode = "xn--egbpdaj6bu4bxfgehfvwxn",
    )

    // (B) Chinese (simplified)
    testEncodeDecode(
      unicode = "他们为什么不说中文",

Puedes aprender más sobre **GraphQL** en la <a href="https://graphql.org/" class="external-link" target="_blank">documentación oficial de GraphQL</a>.

### Detalles Técnicos: `root_path`

Cuando montas una sub-aplicación como se describe arriba, FastAPI se encargará de comunicar el path de montaje para la sub-aplicación usando un mecanismo de la especificación ASGI llamado `root_path`.

Puedes combinar `dataclasses` con otras anotaciones de tipos en muchas combinaciones diferentes para formar estructuras de datos complejas.

Revisa las anotaciones en el código arriba para ver más detalles específicos.

## Aprende Más

También puedes combinar `dataclasses` con otros modelos de Pydantic, heredar de ellos, incluirlos en tus propios modelos, etc.

En esos casos, probablemente desearías construir una **imagen de Docker desde cero** como se [explica arriba](#dockerfile), instalando tus dependencias, y ejecutando **un solo proceso de Uvicorn** en lugar de usar múltiples workers de Uvicorn.

### Load Balancer