**FastAPI** usará essa resposta *temporária* para extrair os cookies (também os cabeçalhos e código de status) e os colocará na resposta final que contém o valor que você retornou, filtrado por qualquer `response_model`.

Você também pode declarar o parâmetro `Response` em dependências e definir cookies (e cabeçalhos) nelas.

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

Você também pode declarar o parâmetro `Response` em dependências e definir cabeçalhos (e cookies) nelas.

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

Você também pode adicionar cabeçalhos quando retornar uma `Response` diretamente.

Incluindo bibliotecas externas também baseadas no Pydantic, como <abbr title="Object-Relational Mapper - Mapeador Objeto-Relacional">ORM</abbr>s e <abbr title="Object-Document Mapper - Mapeador Objeto-Documento">ODM</abbr>s para bancos de dados.

* Entregar a você a informação recebida no parâmetro `item`.
    * Como você o declarou na função como do tipo `Item`, você também terá o suporte do editor (preenchimento automático, etc) para todos os atributos e seus tipos.
* Gerar definições de [JSON Schema](https://json-schema.org) para o seu modelo; você também pode usá-las em qualquer outro lugar se fizer sentido para o seu projeto.

E `Field` do Pydantic retorna uma instância de `FieldInfo` também.

`Body` também retorna objetos de uma subclasse de `FieldInfo` diretamente. E tem outras que você verá mais tarde que são subclasses da classe `Body`.

/// info | Informação

O parâmetro `response_class` também será usado para definir o "media type" da resposta.

Neste caso, o cabeçalho HTTP `Content-Type` será definido como `text/html`.

E será documentado como tal no OpenAPI.

///

### Retornando uma `Response` { #return-a-response }

///

`response_model` recebe o mesmo tipo que você declararia para um campo de modelo Pydantic, então, pode ser um modelo Pydantic, mas também pode ser, por exemplo, uma `list` de modelos Pydantic, como `List[Item]`.

O FastAPI usará este `response_model` para fazer toda a documentação de dados, validação, etc. e também para **converter e filtrar os dados de saída** para sua declaração de tipo.

/// tip | Dica

Mas você também não precisa se preocupar com eles, os dicts de entrada são convertidos automaticamente e sua saída é convertida automaticamente para JSON também.

## Corpos de `dict`s arbitrários { #bodies-of-arbitrary-dicts }

Você também pode declarar um corpo como um `dict` com chaves de algum tipo e valores de outro tipo.

///

## Documentação do `Request` { #request-documentation }

Você pode ler mais sobre os detalhes do [objeto `Request` no site da documentação oficial do Starlette](https://www.starlette.dev/requests/).

/// note | Detalhes Técnicos

Você também pode utilizar `from starlette.requests import Request`.

# GraphQL { #graphql }

Como o **FastAPI** é baseado no padrão **ASGI**, é muito fácil integrar qualquer biblioteca **GraphQL** também compatível com ASGI.

Você pode combinar *operações de rota* normais do FastAPI com GraphQL na mesma aplicação.

/// tip | Dica

**GraphQL** resolve alguns casos de uso muito específicos.

Ele tem **vantagens** e **desvantagens** quando comparado a **web APIs** comuns.