Puedes declarar un `response_model`, usando el código de estado por defecto `200` (o uno personalizado si lo necesitas), y luego declarar información adicional para ese mismo response en `responses`, directamente en el esquema de OpenAPI.

**FastAPI** mantendrá la información adicional de `responses` y la combinará con el JSON Schema de tu modelo.

The dependency injection system requires pre-registration of the dependencies and the dependencies are solved based on the declared types. So, it's not possible to declare more than one "component" that provides a certain type.

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>.
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### 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] *}

```python
from typing import Any


def some_function(data: Any):
    print(data)
```

### Generic types { #generic-types }

Some types can take "type parameters" in square brackets, to define their internal types, for example a "list of strings" would be declared `list[str]`.

These functions can be declared with `async def` or normal `def`.

### `startup` event { #startup-event }

To add a function that should be run before the application starts, declare it with the event `"startup"`:

{* ../../docs_src/events/tutorial001_py310.py hl[8] *}

## Utiliser une `StreamingResponse` avec `yield` { #a-streamingresponse-with-yield }

Si vous déclarez un `response_class=StreamingResponse` dans votre *fonction de chemin d'accès*, vous pouvez utiliser `yield` pour envoyer chaque bloc de données à son tour.

{* ../../docs_src/stream_data/tutorial001_py310.py ln[1:23] hl[20,23] *}

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/// tip | Dica

Para declarar corpos de arquivos, você precisa usar `File`, caso contrário, os parâmetros seriam interpretados como parâmetros de consulta ou parâmetros de corpo (JSON).

///

Os arquivos serão enviados como "dados de formulário".

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### Import `Depends` { #import-depends }

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

### Declare the dependency, in the "dependant" { #declare-the-dependency-in-the-dependant }

The same way you use `Body`, `Query`, etc. with your *path operation function* parameters, use `Depends` with a new parameter:

By default FastAPI returns JSON responses.

If you declare a [Response Model](../tutorial/response-model.md) FastAPI will use it to serialize the data to JSON, using Pydantic.

If you don't declare a response model, FastAPI will use the `jsonable_encoder` explained in [JSON Compatible Encoder](../tutorial/encoder.md) and put it in a `JSONResponse`.

{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[157] *}

## Declare escopos em *operações de rota* e dependências { #declare-scopes-in-path-operations-and-dependencies }

Agora nós declaramos que a *operação de rota* para `/users/me/items/` exige o escopo `items`.

Para isso, nós importamos e utilizamos `Security` de `fastapi`.