# Cookies de Resposta

## Usando um parâmetro `Response`

Você pode declarar um parâmetro do tipo `Response` na sua *função de operação de rota*.

E então você pode definir cookies nesse objeto de resposta *temporário*.

```Python hl_lines="1  8-9"
{!../../docs_src/response_cookies/tutorial002.py!}
```

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

# Cabeçalhos de resposta

## Usando um parâmetro `Response`

Você pode declarar um parâmetro do tipo `Response` na sua *função de operação de rota* (assim como você pode fazer para cookies).

Então você pode definir os cabeçalhos nesse objeto de resposta *temporário*.

```Python hl_lines="1  7-8"
{!../../docs_src/response_headers/tutorial002.py!}
```

# Renvoyer directement une réponse

Lorsque vous créez une *opération de chemins* **FastAPI**, vous pouvez normalement retourner n'importe quelle donnée : un `dict`, une `list`, un modèle Pydantic, un modèle de base de données, etc.

Par défaut, **FastAPI** convertirait automatiquement cette valeur de retour en JSON en utilisant le `jsonable_encoder` expliqué dans [JSON Compatible Encoder](../tutorial/encoder.md){.internal-link target=_blank}.

* `close()`: Fecha o arquivo.

Como todos esses métodos são assíncronos (`async`) você precisa esperar ("await") por eles.

Por exemplo, dentro de uma *função de operação de rota* assíncrona você pode obter os conteúdos com:

```Python
contents = await myfile.read()
```

/// tip | "Dica"

Você pode usar a mesma técnica para estender o JSON Schema e adicionar suas próprias informações extras de forma personalizada.

Por exemplo, você pode usar isso para adicionar metadados para uma interface de usuário de front-end, etc.

///

## `Field` de argumentos adicionais

    * 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).

///

E quando você retorna uma `Response`, o **FastAPI** vai repassá-la diretamente.

Ele não vai fazer conversões de dados com modelos do Pydantic, não irá converter a tipagem de nenhum conteúdo, etc.

Isso te dá bastante flexibilidade. Você pode retornar qualquer tipo de dado, sobrescrever qualquer declaração e validação nos dados, etc.

## Utilizando o `jsonable_encoder` em uma `Response`

```

////

## Recapitulando

Com exceção de todas as palavras complicadas usadas aqui, o sistema de **Injeção de Dependência** é bastante simples.

Consiste apenas de funções que parecem idênticas a *funções de operação de rota*.

Mas ainda assim, é bastante poderoso, e permite que você declare grafos (árvores) de dependências com uma profundidade arbitrária.

/// tip | "Dica"

Da mesma forma que você pode definir o tema de destaque de sintaxe com a chave `"syntaxHighlight.theme"` (observe que há um ponto no meio):

```Python hl_lines="3"
{!../../docs_src/configure_swagger_ui/tutorial002.py!}
```

Essa configuração alteraria o tema de cores de destaque de sintaxe:

<img src="/img/tutorial/extending-openapi/image04.png">

## Alterar parâmetros de UI padrão do Swagger

///

## Guia Avançado de Usuário

Há também um **Guia Avançado de Usuário** que você pode ler após esse **Tutorial - Guia de Usuário**.

O **Guia Avançado de Usuário** constrói sobre esse, usa os mesmos conceitos e te ensina alguns recursos extras.

Mas você deveria ler primeiro o **Tutorial - Guia de Usuário** (que você está lendo agora).