Keep in mind that dataclasses can't do everything Pydantic models can do.

    So, you might still need to use Pydantic models.

    But if you have a bunch of dataclasses laying around, this is a nice trick to use them to power a web API using FastAPI. 🤓

## Dataclasses in `response_model`

You can also use `dataclasses` in the `response_model` parameter:

```Python hl_lines="1  7-13  19"
{!../../../docs_src/dataclasses/tutorial002.py!}

## Top Translation Reviewers

These users are the **Top Translation Reviewers**. 🕵️

I only speak a few languages (and not very well 😅). So, the reviewers are the ones that have the [**power to approve translations**](contributing.md#translations){.internal-link target=_blank} of the documentation. Without them, there wouldn't be documentation in several other languages.

{% if people %}

If you are paying for 3 servers but you are using only a little bit of their RAM and CPU, you are probably **wasting money** 💸, and probably **wasting server electric power** 🌎, etc.

In that case, it could be better to have only 2 servers and use a higher percentage of their resources (CPU, memory, disk, network bandwidth, etc).

        Item(name="Plumbus", price=32.0),
    ]
```

FastAPI will use the return type annotation to perform:

* Data validation
* Automatic documentation
    * It could power automatic client generators
* **Data filtering**

Before this version it was only supported via the `response_model` parameter.

    Esses tipos de dados são manipulados automaticamente pelo **FastAPI** e convertidos em JSON.


## Adicione headers customizados

Há certas situações em que é bastante útil poder adicionar headers customizados no HTTP error. Exemplo disso seria adicionar headers customizados para tipos de segurança.

Você provavelmente não precisará utilizar esses headers diretamente no seu código.

There you could buy me a coffee ☕️ to say thanks. 😄

And you can also become a Silver or Gold sponsor for FastAPI. 🏅🎉

## Sponsor the tools that power FastAPI

As you have seen in the documentation, FastAPI stands on the shoulders of giants, Starlette and Pydantic.

You can also sponsor:

## Top Revisores

Esses usuários são os **Top Revisores**. 🕵️

### Revisões para Traduções

Eu só falo algumas línguas (e não muito bem 😅). Então, os revisores são aqueles que têm o [**poder de aprovar traduções**](contributing.md#traducoes){.internal-link target=_blank} da documentação. Sem eles, não haveria documentação em vários outros idiomas.

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## Recap

You can use Pydantic Settings to handle the settings or configurations for your application, with all the power of Pydantic models.

* By using a dependency you can simplify testing.
* You can use `.env` files with it.

Assim como existem uma `Query` e uma `Path` para definir dados adicionais para parâmetros de consulta e de rota, o **FastAPI** provê o equivalente para `Body`.

Por exemplo, extendendo o modelo anterior, você poder decidir por ter uma outra chave `importance` no mesmo corpo, além de `item` e `user`.

Se você declará-lo como é, porque é um valor singular, o **FastAPI** assumirá que se trata de um parâmetro de consulta.

To declare a **request** body, you use <a href="https://docs.pydantic.dev/" class="external-link" target="_blank">Pydantic</a> models with all their power and benefits.

!!! info
    To send data, you should use one of: `POST` (the more common), `PUT`, `DELETE` or `PATCH`.