Ensuite, en arrière-plan, il mettra ces données JSON-compatible (par exemple un `dict`) à l'intérieur d'un `JSONResponse` qui sera utilisé pour envoyer la réponse au client.

Mais vous pouvez retourner une `JSONResponse` directement à partir de vos *opérations de chemin*.

Cela peut être utile, par exemple, pour retourner des en-têtes personnalisés ou des cookies.

## Renvoyer une `Response`

{!../../../docs_src/additional_responses/tutorial001.py!}
```

!!! note "Remarque"
    Gardez à l'esprit que vous devez renvoyer directement `JSONResponse`.

!!! info
    La clé `model` ne fait pas partie d'OpenAPI.

    **FastAPI** prendra le modèle Pydantic à partir de là, générera le `JSON Schema` et le placera au bon endroit.

    Le bon endroit est :

    * Dans la clé `content`, qui a pour valeur un autre objet JSON (`dict`) qui contient :

* Si le paramètre est déclaré comme ayant pour type un **modèle Pydantic**, il sera interprété comme faisant partie du **corps** de la requête.

!!! note
    **FastAPI** saura que la valeur de `q` n'est pas requise grâce à la valeur par défaut `=None`.

    ```

=== "Python 3.8+"

    ```Python hl_lines="19-21"
    {!> ../../../docs_src/body_multiple_params/tutorial001.py!}
    ```

!!! note "Nota"
    Repare que, neste caso, o `item` que seria capturado a partir do corpo é opcional. Visto que ele possui `None` como valor padrão.

## Múltiplos parâmetros de corpo

No exemplo anterior, as *operações de rota* esperariam um JSON no corpo contendo os atributos de um `Item`, exemplo:

Dans ce cadre, j'ai dû étudier, tester et utiliser de nombreuses alternatives.

L'histoire de **FastAPI** est en grande partie l'histoire de ses prédécesseurs.

Comme dit dans la section [Alternatives](alternatives.md){.internal-link target=\_blank} :

<blockquote markdown="1">

package config

// Opts holds MinIO configuration options
type Opts struct {
	FTP struct {
		Address          string `yaml:"address"`
		PassivePortRange string `yaml:"passive-port-range"`
	} `yaml:"ftp"`
	SFTP struct {
		Address       string `yaml:"address"`
		SSHPrivateKey string `yaml:"ssh-private-key"`
	} `yaml:"sftp"`
}

// ServerConfigVersion struct is used to extract the version

  scheme: http
  static_configs:
  - targets: ['localhost:9000']
```

### 4. Update `scrape_configs` section in prometheus.yml

To authorize every scrape request, copy and paste the generated `scrape_configs` section in the prometheus.yml and restart the Prometheus service.

### 5. Start Prometheus

Start (or) Restart Prometheus service by running

```sh

    password = user_dict["password"],
    email = user_dict["email"],
    full_name = user_dict["full_name"],
)
```

#### Um modelo Pydantic a partir do conteúdo de outro

Como no exemplo acima, obtivemos o `user_dict` a partir do `user_in.dict()`, este código:

```Python
user_dict = user_in.dict()
UserInDB(**user_dict)
```

seria equivalente a:

```Python

      - "https://server3-pool2:9000/mnt/disk{1...4}/"
      - "https://server4-pool2:9000/mnt/disk{1...4}/"
  # more args

options:
  ftp: # settings for MinIO to act as an ftp server
    address: ":8021"
    passive-port-range: "30000-40000"
  sftp: # settings for MinIO to act as an sftp server
    address: ":8022"
    ssh-private-key: "/home/user/.ssh/id_rsa"
```

			}
			if port < 1 || port > 65535 {
				logger.Fatal(fmt.Errorf("invalid arguments passed to --ftp=%s, (port number must be between 1 to 65535)", arg), "unable to start FTP server")
			}
			publicIP = host
		case "passive-port-range":
			portRange = tokens[1]
		case "tls-private-key":
			tlsPrivateKey = tokens[1]
		case "tls-public-cert":
			tlsPublicCert = tokens[1]
		}
	}