**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.

/// 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

///

## 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.

Você pode utilizar `Security` para declarar dependências (assim como `Depends`), porém o `Security` também recebe o parâmetro `scopes` com uma lista de escopos (strings).

Neste caso, nós passamos a função `get_current_active_user` como dependência para `Security` (da mesma forma que nós faríamos com `Depends`).

Mas nós também passamos uma `list` de escopos, neste caso com apenas um escopo: `items` (poderia ter mais).

# Usando Dataclasses { #using-dataclasses }

FastAPI é construído em cima do **Pydantic**, e eu tenho mostrado como usar modelos Pydantic para declarar requisições e respostas.

Mas o FastAPI também suporta o uso de [`dataclasses`](https://docs.python.org/3/library/dataclasses.html) da mesma forma:

{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial001_py310.py hl[1,6:11,18:19] *}

O patrocínio também demonstra um forte compromisso com a **comunidade** FastAPI (você), mostrando que elas se importam não apenas em oferecer um **ótimo serviço**, mas também em apoiar um **framework robusto e próspero**, o FastAPI. 🙇

Por exemplo, você pode querer experimentar: