{* ../../docs_src/response_directly/tutorial001.py hl[6:7,21:22] *}

/// note | Nota

También podrías usar `from starlette.responses import JSONResponse`.

**FastAPI** proporciona los mismos `starlette.responses` como `fastapi.responses` solo como una conveniencia para ti, el desarrollador. Pero la mayoría de los responses disponibles vienen directamente de Starlette.

///

## Devolver una `Response` personalizada

También puedes usar `url_for()` dentro de la plantilla, toma como argumentos los mismos que usaría tu *path operation function*.

Entonces, la sección con:

{% raw %}

```jinja
<a href="{{ url_for('read_item', id=id) }}">
```

{% endraw %}

...generará un enlace hacia la misma URL que manejaría la *path operation function* `read_item(id=id)`.

* Certifique-se de ter um conjunto **exato** de pacotes e versões para instalar, incluindo suas dependências, para que você possa ter certeza de que pode executar seu projeto em produção exatamente da mesma forma que em seu computador durante o desenvolvimento, isso é chamado de **bloqueio**
* E muitas outras coisas

## Conclusão

# Responses Adicionales en OpenAPI

/// warning | Advertencia

Este es un tema bastante avanzado.

Si estás comenzando con **FastAPI**, puede que no lo necesites.

///

Puedes declarar responses adicionales, con códigos de estado adicionales, media types, descripciones, etc.

Esos responses adicionales se incluirán en el esquema de OpenAPI, por lo que también aparecerán en la documentación de la API.

Ten en cuenta que los custom proprietary headers se pueden añadir <a href="https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Headers" class="external-link" target="_blank">usando el prefijo 'X-'</a>.

///

///tip | Dica

Aqui reutilizamos o mesmo modelo do Pydantic.

Mas da mesma forma, nós poderíamos ter validado de alguma outra forma.

## Lista de modelos

Da mesma forma, você pode declarar respostas de listas de objetos.

Para isso, use o padrão Python `typing.List` (ou simplesmente `list` no Python 3.9 e superior):

{* ../../docs_src/extra_models/tutorial004.py hl[1,20] *}

## Resposta com `dict` arbitrário

Il disposait de la validation automatique, sérialisation des données et d'une génération de schéma OpenAPI basée sur les mêmes type hints à plusieurs endroits.

La définition du schéma de corps de requête n'utilisait pas les mêmes type hints Python que Pydantic, il était un peu plus proche de Marshmallow, donc le support de l'éditeur n'était pas aussi bon, mais APIStar était quand même la meilleure option disponible.

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

## Declare como um parâmetro

Para adicionar o corpo na *função de operação de rota*, declare-o da mesma maneira que você declarou parâmetros de rota e consulta:

{* ../../docs_src/body/tutorial001.py hl[18] *}

...E declare o tipo como o modelo que você criou, `Item`.

## Resultados

Incluye estas configuraciones predeterminadas:

{* ../../fastapi/openapi/docs.py ln[8:23] hl[17:23] *}

Puedes sobrescribir cualquiera de ellos estableciendo un valor diferente en el argumento `swagger_ui_parameters`.

Por ejemplo, para desactivar `deepLinking` podrías pasar estas configuraciones a `swagger_ui_parameters`: