# Héberger en propre les ressources statiques de l’UI des docs personnalisées { #custom-docs-ui-static-assets-self-hosting }

Les documents de l’API utilisent **Swagger UI** et **ReDoc**, et chacune nécessite des fichiers JavaScript et CSS.

Isso significa que no lugar do processo normal de seus usuários enviarem requisições para a sua API, é a **sua API** (ou sua aplicação) que poderia **enviar requisições para o sistema deles** (para a API deles, a aplicação deles).

Isso normalmente é chamado de **webhook**.

## Etapas dos webhooks { #webhooks-steps }

}
```

/// tip | Astuce

Remarquez que l’URL de callback utilisée contient l’URL reçue en paramètre de requête dans `callback_url` (`https://www.external.org/events`) et aussi l’`id` de la facture à l’intérieur du corps JSON (`2expen51ve`).

///

### Ajouter le routeur de callback { #add-the-callback-router }

# Modèles de paramètres de cookies { #cookie-parameter-models }

Si vous avez un groupe de **cookies** liés, vous pouvez créer un **modèle Pydantic** pour les déclarer. 🍪

Cela vous permet de **réutiliser le modèle** à **plusieurs endroits** et aussi de déclarer des validations et des métadonnées pour tous les paramètres en une seule fois. 😎

/// note | Remarque

Ceci est pris en charge depuis la version `0.115.0` de FastAPI. 🤓

///

Ou você pode ter qualquer outra forma de comunicar com o endpoint WebSocket.

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Mas para este exemplo, usaremos um documento HTML muito simples com algum JavaScript, tudo dentro de uma string longa.

Esse, é claro, não é o ideal e você não o usaria para produção.

Na produção, você teria uma das opções acima.

Mas é a maneira mais simples de focar no lado do servidor de WebSockets e ter um exemplo funcional:

De la misma manera, esta base de datos no recibiría un modelo de Pydantic (un objeto con atributos), solo un `dict`.

Puedes usar `jsonable_encoder` para eso.

Recibe un objeto, como un modelo de Pydantic, y devuelve una versión compatible con JSON:

{* ../../docs_src/encoder/tutorial001_py310.py hl[4,21] *}

En este ejemplo, convertiría el modelo de Pydantic a un `dict`, y el `datetime` a un `str`.

labels.related_content_list=Lista de contenido relacionado
labels.plugin_list=Lista de complementos
labels.pathmap_list=Lista de mapeo de rutas
labels.log_file_list=Lista de archivos de registro
labels.labeltype_list=Lista de tipos de etiquetas
labels.key_match_list=Lista de coincidencias de claves
labels.job_log_list=Lista de registros de trabajos
labels.group_list=Lista de grupos
labels.file_config_list=Lista de configuración de archivos

# Cookies de Resposta { #response-cookies }

## Use um parâmetro `Response` { #use-a-response-parameter }

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*.

{* ../../docs_src/response_cookies/tutorial002_py310.py hl[1, 8:9] *}

# Cabeçalhos de resposta { #response-headers }

## Use um parâmetro `Response` { #use-a-response-parameter }

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*.

{* ../../docs_src/response_headers/tutorial002_py310.py hl[1, 7:8] *}

# Modelo de Response - Tipo de Retorno { #response-model-return-type }

Puedes declarar el tipo utilizado para el response anotando el **tipo de retorno** de la *path operation function*.

Puedes utilizar **anotaciones de tipos** de la misma manera que lo harías para datos de entrada en **parámetros** de función, puedes utilizar modelos de Pydantic, lists, diccionarios, valores escalares como enteros, booleanos, etc.