## Recapitulação { #recap }

Use vários modelos Pydantic e herde livremente para cada caso.

Esto sería aún más importante con streams grandes o infinitos.

///

/// tip | Consejo

En lugar de devolver un `StreamingResponse` directamente, probablemente deberías seguir el estilo en [Stream Data](./stream-data.md), es mucho más conveniente y maneja la cancelación por detrás de escena por ti.

labels.search_list_configuration=Búsqueda
labels.search_list_button_delete=Eliminar
labels.search_list_delete_confirmation=¿Está seguro de que desea eliminarlo?
labels.search_list_button_delete_all=Eliminar todo con esta consulta
labels.search_list_delete_all_confirmation=¿Está seguro de que desea eliminar todo con esta consulta?
labels.search_list_button_cancel=Cancelar
labels.failure_url_configuration=URL de fallo

Y si declaraste un `response_model`, todavía se utilizará para filtrar y convertir el objeto que devolviste.

**FastAPI** utilizará ese response *temporal* para extraer las cookies (también los headers y el código de estado), y las pondrá en el response final que contiene el valor que devolviste, filtrado por cualquier `response_model`.

También puedes declarar el parámetro `Response` en las dependencias, y establecer cookies (y headers) en ellas.

Y si declaraste un `response_model`, aún se usará para filtrar y convertir el objeto que devolviste.

**FastAPI** usará ese response *temporal* para extraer los headers (también cookies y el código de estado), y los pondrá en el response final que contiene el valor que devolviste, filtrado por cualquier `response_model`.

También puedes declarar el parámetro `Response` en dependencias y establecer headers (y cookies) en ellas.

# Tipos de Datos Extra { #extra-data-types }

Hasta ahora, has estado usando tipos de datos comunes, como:

* `int`
* `float`
* `str`
* `bool`

Pero también puedes usar tipos de datos más complejos.

Y seguirás teniendo las mismas funcionalidades como hasta ahora:

* Gran soporte de editor.
* Conversión de datos de requests entrantes.
* Conversión de datos para datos de response.
* Validación de datos.

labels.destinationIndicator=Informações de endereço do serviço de telegrama
labels.user_internationaliSDNNumber=Número ISDN internacional
labels.internationaliSDNNumber=Número ISDN internacional
labels.user_state=Estado/Província
labels.state=Estado/Província
labels.user_employeeType=Tipo de funcionário
labels.employeeType=Tipo de funcionário
labels.user_facsimileTelephoneNumber=Número de fax
labels.facsimileTelephoneNumber=Número de fax

# Usando Dataclasses { #using-dataclasses }

FastAPI está construido sobre **Pydantic**, y te he estado mostrando cómo usar modelos de Pydantic para declarar requests y responses.

Pero FastAPI también soporta el uso de [`dataclasses`](https://docs.python.org/3/library/dataclasses.html) de la misma manera:

{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial001_py310.py hl[1,6:11,18:19] *}

Puedes crear aplicaciones de producción con **FastAPI** ahora mismo (y probablemente ya lo has estado haciendo desde hace algún tiempo), solo debes asegurarte de que utilizas una versión que funciona correctamente con el resto de tu código.

## Fija tu versión de `fastapi` { #pin-your-fastapi-version }

## Datos sin procesar { #raw-data }

Si necesitas enviar datos **sin** codificarlos a JSON, usa `raw_data` en lugar de `data`.

Esto es útil para enviar texto preformateado, líneas de log, o valores especiales de <dfn title="Un valor usado para indicar una condición o estado especial">"centinela"</dfn> como `[DONE]`.

{* ../../docs_src/server_sent_events/tutorial003_py310.py hl[17] *}

/// note | Nota