```JSON
{
    "name": "Foo",
    "price": 45.2
}
```

## Decláralo como un parámetro { #declare-it-as-a-parameter }

Para añadirlo a tu *path operation*, decláralo de la misma manera que declaraste parámetros de path y query:

{* ../../docs_src/body/tutorial001_py310.py hl[16] *}

...y declara su tipo como el modelo que creaste, `Item`.

## Resultados { #results }

{* ../../docs_src/response_change_status_code/tutorial001_py310.py hl[1,9,12] *}

Y luego puedes devolver cualquier objeto que necesites, como lo harías normalmente (un `dict`, un modelo de base de datos, etc).

Y si declaraste un `response_model`, todavía se utilizará para filtrar y convertir el objeto que devolviste.

{* ../../docs_src/response_cookies/tutorial002_py310.py hl[1, 8:9] *}

Y entonces puedes devolver cualquier objeto que necesites, como normalmente lo harías (un `dict`, un modelo de base de datos, etc).

Y si declaraste un `response_model`, todavía se utilizará para filtrar y convertir el objeto que devolviste.

{* ../../docs_src/response_headers/tutorial002_py310.py hl[1, 7:8] *}

Y luego puedes devolver cualquier objeto que necesites, como harías normalmente (un `dict`, un modelo de base de datos, etc).

Y si declaraste un `response_model`, aún se usará para filtrar y convertir el objeto que devolviste.

Luego convertirá y validará los datos. Así que, cuando uses ese objeto `settings`, tendrás datos de los tipos que declaraste (por ejemplo, `items_per_user` será un `int`).

### Usar el `settings` { #use-the-settings }

Luego puedes usar el nuevo objeto `settings` en tu aplicación:

{* ../../docs_src/settings/tutorial001_py310.py hl[18:20] *}

# Parámetros de Query { #query-parameters }

Cuando declaras otros parámetros de función que no son parte de los parámetros de path, son automáticamente interpretados como parámetros de "query".

{* ../../docs_src/query_params/tutorial001_py310.py hl[9] *}

La query es el conjunto de pares clave-valor que van después del `?` en una URL, separados por caracteres `&`.

Por ejemplo, en la URL:

```
http://127.0.0.1:8000/items/?skip=0&limit=10
```

Por defecto FastAPI devuelve responses JSON.

Si declaras un [Response Model](../tutorial/response-model.md) FastAPI lo usará para serializar los datos a JSON, usando Pydantic.

Si no declaras un response model, FastAPI usará el `jsonable_encoder` explicado en [Codificador Compatible con JSON](../tutorial/encoder.md) y lo pondrá en un `JSONResponse`.

Se você possui um grupo de **parâmetros de consultas** que são relacionados, você pode criar um **modelo Pydantic** para declará-los.

Isso permitiria que você **reutilizasse o modelo** em **diversos lugares**, e também declarasse validações e metadados de todos os parâmetros de uma única vez. 😎

/// note | Nota

Isso é suportado desde o FastAPI versão `0.115.0`. 🤓

///

Pour cela, vous devez accéder directement à la requête.

{* ../../docs_src/using_request_directly/tutorial001_py310.py hl[1,7:8] *}

En déclarant un paramètre de fonction de chemin d'accès de type `Request`, **FastAPI** saura passer la `Request` dans ce paramètre.

/// tip | Astuce

También podrías transmitir video o audio de esta manera; incluso podría generarse mientras lo procesas y lo envías.

## Un `StreamingResponse` con `yield` { #a-streamingresponse-with-yield }

Si declaras un `response_class=StreamingResponse` en tu *path operation function*, puedes usar `yield` para enviar cada bloque de datos a su vez.

{* ../../docs_src/stream_data/tutorial001_py310.py ln[1:23] hl[20,23] *}