{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial012_an_py310.py hl[9] *}

Si vous allez à :

```
http://localhost:8000/items/
```

la valeur par défaut de `q` sera : `["foo", "bar"]` et votre réponse sera :

```JSON
{
  "q": [
    "foo",
    "bar"
  ]
}
```

#### Utiliser simplement `list` { #using-just-list }

El self hosting de JavaScript y CSS podría ser útil si, por ejemplo, necesitas que tu aplicación siga funcionando incluso offline, sin acceso a Internet, o en una red local.

Aquí verás cómo servir esos archivos tú mismo, en la misma aplicación de FastAPI, y configurar la documentación para usarla.

### Estructura de archivos del proyecto { #project-file-structure }

///

### Revisa la documentación { #check-the-docs }

Ahora puedes iniciar tu aplicación e ir a [http://127.0.0.1:8000/docs](http://127.0.0.1:8000/docs).

Verás tu documentación incluyendo una sección de "Callbacks" para tu *path operation* que muestra cómo debería verse la *API externa*:

Verás algo como:

```JSON
{"item_id": 5, "q": "somequery"}
```

## Documentación Interactiva de la API { #interactive-api-docs }

Ahora puedes ir a [http://192.168.99.100/docs](http://192.168.99.100/docs) o [http://127.0.0.1/docs](http://127.0.0.1/docs) (o equivalente, usando tu host de Docker).

5. Copier le répertoire `./app` dans le répertoire `/code`.

    Comme cela contient tout le code qui est ce qui **change le plus fréquemment**, le **cache** Docker ne sera pas facilement utilisé pour cette étape ou pour les **étapes suivantes**.

    Il est donc important de placer cela **vers la fin** du `Dockerfile`, pour optimiser les temps de construction de l'image de conteneur.

Vous pouvez ensuite renvoyer n'importe quel objet nécessaire, comme d'habitude (un `dict`, un modèle de base de données, etc.).

Et si vous avez déclaré un `response_model`, il sera toujours utilisé pour filtrer et convertir l'objet que vous avez renvoyé.

E então você pode retornar qualquer objeto que você precise, como você faria normalmente (um `dict`, um modelo de banco de dados, etc.).

E se você declarar um `response_model`, ele ainda será utilizado para filtrar e converter o objeto que você retornou.

De qualquer forma, em ambos os casos acima, FastAPI irá trabalhar assincronamente e ser extremamente rápido.

Mas, seguindo os passos acima, ele será capaz de fazer algumas otimizações de performance.

## Detalhes Técnicos { #technical-details }

## Dataclasses en `response_model` { #dataclasses-in-response-model }

También puedes usar `dataclasses` en el parámetro `response_model`:

{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial002_py310.py hl[1,6:12,18] *}

El dataclass será automáticamente convertido a un dataclass de Pydantic.

De esta manera, su esquema aparecerá en la interfaz de usuario de la documentación de la API:

<img src="/img/tutorial/dataclasses/image01.png">

## Dataclasses em `response_model` { #dataclasses-in-response-model }

Você também pode usar `dataclasses` no parâmetro `response_model`:

{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial002_py310.py hl[1,6:12,18] *}

A dataclass será automaticamente convertida para uma dataclass Pydantic.

Dessa forma, seu esquema aparecerá na interface de documentação da API:

<img src="/img/tutorial/dataclasses/image01.png">