O exemplo acima mostra todas as partes que você precisa, mas ainda não é muito útil, já que você poderia ter retornado o `item` diretamente, e o **FastAPI** colocaria em uma `JSONResponse` para você, convertendo em um `dict`, etc. Tudo isso por padrão.

Agora, vamos ver como você pode usar isso para retornar uma resposta personalizada.

Você provavelmente fará isso apenas uma vez, na primeira vez em que tudo estiver sendo configurado.

/// tip | Dica

Essa parte do Nome do Domínio se dá muito antes do HTTPS, mas como tudo depende do domínio e endereço IP público, vale a pena mencioná-la aqui.

///

### DNS { #dns }

 | `7z`  | (7-Zip)     |
 | `xz`  | (LZMA)      |
 | `mp4` | (MP4)       |
 | `mkv` | (MKV media) |
 | `mov` | (MOV)       |

- Content-Types

 | `video/*`                |
 | `audio/*`                |
 | `application/zip`        |
 | `application/x-gzip`     |
 | `application/zip`        |
 | `application/x-bz2`      |
 | `application/x-compress` |
 | `application/x-xz`       |

Isso funciona da mesma forma que com os modelos Pydantic. E na verdade é alcançado da mesma maneira por baixo dos panos, usando Pydantic.

/// info | Informação

Lembre-se de que dataclasses não podem fazer tudo o que os modelos Pydantic podem fazer.

Então, você ainda pode precisar usar modelos Pydantic.

Mas se você tem um monte de dataclasses por aí, este é um truque legal para usá-las para alimentar uma API web usando FastAPI. 🤓

Swagger UI lidará com isso nos bastidores para você, mas ele precisa desse auxiliar de "redirecionamento".

///

### Criar uma *operação de rota* para testar { #create-a-path-operation-to-test-it }

Agora, para poder testar se tudo funciona, crie uma *operação de rota*:

{* ../../docs_src/custom_docs_ui/tutorial001_py39.py hl[36:38] *}

### Teste { #test-it }

**FastAPI** tem muitas ferramentas para ajudar você com a parte de **Segurança** facilmente, rapidamente, de uma forma padrão, sem ter que estudar e aprender tudo sobre especificações de segurança.

Mas primeiro, vamos verificar alguns pequenos conceitos.

## Está com pressa? { #in-a-hurry }

video/3g2=3g2\n\
video/x-msvideo=avi\n\
video/x-flv=flv\n\
video/mpeg=mpeg\n\
video/mp4=mp4\n\
video/ogv=ogv\n\
video/quicktime=qt\n\
video/x-m4v=m4v\n\
audio/x-aif=aif\n\
audio/midi=midi\n\
audio/mpga=mpga\n\
audio/mp4=mp4a\n\
audio/ogg=oga\n\
audio/x-wav=wav\n\
image/webp=webp\n\
image/bmp=bmp\n\
image/x-icon=ico\n\
image/x-icon=ico\n\
image/png=png\n\
image/svg+xml=svg\n\
image/tiff=tiff\n\

Depois que você tiver testes, você pode atualizar a sua versão do **FastAPI** para uma mais recente e se certificar de que todo o seu código está funcionando corretamente executando seus testes.

Se tudo estiver funcionando, ou após você realizar as alterações necessárias e todos os testes estiverem passando, então você pode fixar sua versão de `fastapi` para essa versão mais recente.

## Sobre Starlette { #about-starlette }

running the `tf.train.Server`.

## Untrusted inputs during training and prediction

TensorFlow supports a wide range of input data formats. For example it can
process images, audio, videos, and text. There are several modules specialized
in taking those formats, modifying them, and/or converting them to intermediate
formats that can be processed by TensorFlow.

    * Então, ao utilizar o FastAPI você estará economizando tempo de desenvolvimento, evitará _bugs_, linhas de código, e você provavelmente terá a mesma performance (ou melhor) do que não utilizá-lo (já que você teria que implementar tudo isso em seu código).