De esta manera puedes añadir anotaciones de tipos correctas a tus funciones incluso cuando estás devolviendo un tipo diferente al modelo de response, para ser utilizado por el editor y herramientas como mypy. Y aún así puedes hacer que FastAPI realice la validación de datos, documentación, etc. usando el `response_model`.

{* ../../docs_src/body_fields/tutorial001_an_py310.py hl[11:14] *}

`Field` fonctionne de la même manière que `Query`, `Path` et `Body`, il dispose des mêmes paramètres, etc.

/// note | Détails techniques

En réalité, `Query`, `Path` et d'autres que vous verrez ensuite créent des objets de sous-classes d'une classe commune `Param`, qui est elle-même une sous-classe de la classe `FieldInfo` de Pydantic.

`Cookie` est une classe « sœur » de `Path` et `Query`. Elle hérite également de la même classe commune `Param`.

Mais rappelez-vous que lorsque vous importez `Query`, `Path`, `Cookie` et d'autres depuis `fastapi`, il s'agit en réalité de fonctions qui renvoient des classes spéciales.

///

/// info

Pour déclarer des cookies, vous devez utiliser `Cookie`, sinon les paramètres seraient interprétés comme des paramètres de requête.

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`Header` est une classe « sœur » de `Path`, `Query` et `Cookie`. Elle hérite également de la même classe commune `Param`.

Mais rappelez-vous que lorsque vous importez `Query`, `Path`, `Header` et d'autres depuis `fastapi`, ce sont en réalité des fonctions qui renvoient des classes spéciales.

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/// info

Pour déclarer des en-têtes, vous devez utiliser `Header`, sinon les paramètres seraient interprétés comme des paramètres de requête.

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## Utilizando o `jsonable_encoder` em uma `Response` { #using-the-jsonable-encoder-in-a-response }

Como o **FastAPI** não realiza nenhuma mudança na `Response` que você retorna, você precisa garantir que o conteúdo dela está pronto para uso.

Probablemente quieras probar el proveedor externo una vez, pero no necesariamente llamarlo para cada test que se realice.

En este caso, puedes sobrescribir la dependencia que llama a ese proveedor y usar una dependencia personalizada que devuelva un usuario mock, solo para tus tests.

Les deux sont équivalents et, en interne, identiques, mais je recommande `Union` plutôt que `Optional` parce que le mot « optional » semble impliquer que la valeur est facultative, alors qu'il signifie en réalité « elle peut être `None` », même si elle n'est pas facultative et reste requise.

Je pense que `Union[SomeType, None]` est plus explicite quant à sa signification.

Et bien sûr, cela prend en charge la même chose :

* validation des données
* sérialisation des données
* documentation des données, etc.

Cela fonctionne de la même manière qu'avec les modèles Pydantic. Et, en réalité, c'est mis en œuvre de la même façon en interne, en utilisant Pydantic.

/// info

Gardez à l'esprit que les dataclasses ne peuvent pas tout ce que peuvent faire les modèles Pydantic.

## Usar el `jsonable_encoder` en una `Response` { #using-the-jsonable-encoder-in-a-response }

Como **FastAPI** no realiza cambios en una `Response` que devuelves, tienes que asegurarte de que sus contenidos estén listos para ello.

So, in our example, we can make `tags` be specifically a "list of strings":

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial002_py310.py hl[12] *}

## Set types { #set-types }

But then we think about it, and realize that tags shouldn't repeat, they would probably be unique strings.

And Python has a special data type for sets of unique items, the `set`.

Then we can declare `tags` as a set of strings: