Cada `dict` de exemplo específico em `examples` pode conter:

* `summary`: Pequena descrição do exemplo.
* `description`: Uma descrição longa que pode conter texto em Markdown.
* `value`: O próprio exemplo mostrado, ex: um `dict`.
* `externalValue`: alternativa ao `value`, uma URL apontando para o exemplo. Embora isso possa não ser suportado por tantas ferramentas quanto `value`.

Por exemplo, você pode querer **retornar um dicionário** ou um objeto de banco de dados, mas **declará-lo como um modelo Pydantic**. Dessa forma, o modelo Pydantic faria toda a documentação de dados, validação, etc. para o objeto que você retornou (por exemplo, um dicionário ou objeto de banco de dados).

Para ver todas as opções possíveis, cheque a documentação para os<a href="https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/types/" class="external-link" target="_blank">tipos exoticos do Pydantic</a>. Você verá alguns exemplos no próximo capitulo.

Por exemplo, no modelo `Image` nós temos um campo `url`, nós podemos declara-lo como um `HttpUrl` do Pydantic invés de como uma `str`:

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial005.py hl[4,10] *}

Em algum casos, você pode querer sobreescrever a lógica usada pelas classes `Request`e `APIRoute`.

Em particular, isso pode ser uma boa alternativa para uma lógica em um middleware

Por exemplo, se você quiser ler ou manipular o corpo da requisição antes que ele seja processado pela sua aplicação.

/// danger | Perigo

Isso é um recurso "avançado".

## Retorno Adicional com `model`

Você pode fornecer o parâmetro `responses` aos seus *decoradores de caminho*.

Este parâmetro recebe um `dict`, as chaves são os códigos de status para cada retorno, como por exemplo `200`, e os valores são um outro `dict` com a informação de cada um deles.

# Classes como Dependências

Antes de nos aprofundarmos no sistema de **Injeção de Dependência**, vamos melhorar o exemplo anterior.

## `dict` do exemplo anterior

No exemplo anterior, nós retornávamos um `dict` da nossa dependência ("injetável"):

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py hl[9] *}

Mas assim obtemos um `dict` como valor do parâmetro `commons` na *função de operação de rota*.

E se o servidor for reiniciado (por exemplo, após atualizações ou migrações do provedor de nuvem), você provavelmente **não notará**. E por causa disso, você nem saberá que precisa reiniciar o processo manualmente. Então, sua API simplesmente permanecerá inativa. 😱

### Executar automaticamente na inicialização

* `datetime.date`:
    * O `datetime.date` do Python.
    * Em requisições e respostas será representado como uma `str` no formato ISO 8601, exemplo: `2008-09-15`.
* `datetime.time`:
    * O `datetime.time` do Python.
    * Em requisições e respostas será representado como uma `str` no formato ISO 8601, exemplo: `14:23:55.003`.
* `datetime.timedelta`:

Por exemplo, se você precisar armazená-lo em um banco de dados.

Para isso, **FastAPI** fornece uma função `jsonable_encoder()`.

## Usando a função `jsonable_encoder`

Vamos imaginar que você tenha um banco de dados `fake_db` que recebe apenas dados compatíveis com JSON.

Por exemplo, ele não recebe objetos `datetime`, pois estes objetos não são compatíveis com JSON.

## OpenAPI condicional com configurações e variáveis ​​de ambiente

Você pode usar facilmente as mesmas configurações do Pydantic para configurar sua OpenAPI gerada e as interfaces de usuário de documentos.

Por exemplo:

{* ../../docs_src/conditional_openapi/tutorial001.py hl[6,11] *}