*
   * <p>Note that the specified object may not be known by the compiler to be a {@link
   * java.io.Serializable} instance, and is thus declared an {@code Object}. For example, it might
   * be declared as a {@code List}.
   *
   * @return the re-serialized object
   * @throws RuntimeException if the specified object was not successfully serialized or
   *     deserialized
   */

```JSON
{"item_id":"foo"}
```

## Paramètres de chemin typés { #path-parameters-with-types }

Vous pouvez déclarer le type d'un paramètre de chemin dans la fonction, en utilisant les annotations de type Python standard :

{* ../../docs_src/path_params/tutorial002_py310.py hl[7] *}

Ici, `item_id` est déclaré comme `int`.

/// check | Vérifications

Se você declarar um [Modelo de resposta](../tutorial/response-model.md), o FastAPI irá usá-lo para serializar os dados para JSON, usando o Pydantic.

Você pode declarar um `response_model`, utilizando o código de status padrão `200` (ou um customizado caso você precise), e depois adicionar informações adicionais para esse mesmo retorno em `responses`, diretamente no esquema OpenAPI.

O **FastAPI** manterá as informações adicionais do `responses`, e combinará com o esquema JSON do seu modelo.

Pero todavía quieres poder filtrar y convertir los datos que devuelves con un `response_model`.

Para esos casos, puedes usar un parámetro `Response`.

## Usa un parámetro `Response` { #use-a-response-parameter }

Puedes declarar un parámetro de tipo `Response` en tu *path operation function* (como puedes hacer para cookies y headers).

Y luego puedes establecer el `status_code` en ese objeto de response *temporal*.

Se você está se perguntando, "AlexNet", "ResNet" e "LeNet" são apenas nomes de modelos de Aprendizado de Máquina <dfn title="Tecnicamente, arquiteturas de modelos de Deep Learning">modelos</dfn>.
///

### Declare um parâmetro de path { #declare-a-path-parameter }

Em seguida, crie um *parâmetro de path* com anotação de tipo usando a classe enum que você criou (`ModelName`):

{* ../../docs_src/path_params/tutorial005_py310.py hl[16] *}

## Importe `Header` { #import-header }

Primeiro importe `Header`:

{* ../../docs_src/header_params/tutorial001_an_py310.py hl[3] *}

## Declare parâmetros de `Header` { #declare-header-parameters }

Então declare os paramêtros de cabeçalho usando a mesma estrutura que em `Path`, `Query` e `Cookie`.

Você pode definir o valor padrão, assim como todas as validações extras ou parâmetros de anotação:

Podemos fazer melhor...

## O que caracteriza uma dependência { #what-makes-a-dependency }

Até agora você apenas viu dependências declaradas como funções.

Mas essa não é a única forma de declarar dependências (mesmo que provavelmente seja a mais comum).

O fator principal para uma dependência é que ela deve ser "chamável"

Um objeto "chamável" em Python é qualquer coisa que o Python possa "chamar" como uma função

Podríamos hacerlo mejor.

Podemos declarar un modelo `UserBase` que sirva como base para nuestros otros modelos. Y luego podemos hacer subclases de ese modelo que heredan sus atributos (declaraciones de tipos, validación, etc).

Toda la conversión de datos, validación, documentación, etc. seguirá funcionando normalmente.

Para eso necesitas acceder al request directamente.

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

Al declarar un parámetro de *path operation function* con el tipo siendo `Request`, **FastAPI** sabrá pasar el `Request` en ese parámetro.

/// tip | Consejo