Y luego puedes establecer headers en ese objeto de response *temporal*.

{* ../../docs_src/response_headers/tutorial002.py hl[1, 7:8] *}

Y luego puedes devolver cualquier objeto que necesites, como harías normalmente (un `dict`, un modelo de base de datos, etc).

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

* <a href="https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/blob/master/versions/3.1.0.md#responses-object" class="external-link" target="_blank">Objeto de Responses de OpenAPI</a>, incluye el `Response Object`.

## Context Managers

### Qué son los "Context Managers"

## O processo normal

O processo normal (padrão) é o seguinte:

Uma aplicação (instância) do `FastAPI` possui um método `.openapi()` que deve retornar o esquema OpenAPI.

Como parte da criação do objeto de aplicação, uma *operação de rota* para `/openapi.json` (ou para o que você definir como `openapi_url`) é registrada.

Ela apenas retorna uma resposta JSON com o resultado do método `.openapi()` da aplicação.

Por ejemplo, podrías querer **devolver un diccionario** u objeto de base de datos, pero **declararlo como un modelo de Pydantic**. De esta manera el modelo de Pydantic haría toda la documentación de datos, validación, etc. para el objeto que devolviste (por ejemplo, un diccionario u objeto de base de datos).

ry/tempfile.html#tempfile.SpooledTemporaryFile" class="external-link" target="_blank">`SpooledTemporaryFile`</a> (un objeto <a href="https://docs.python.org/3/glossary.html#term-file-like-object" class="external-link" target="_blank">parecido a un archivo</a>). Este es el objeto de archivo Python real que puedes pasar directamente a otras funciones o paquetes que esperan un objeto "parecido a un archivo".

`UploadFile` tiene los siguientes métodos `async`. Todos ellos llaman a los métodos...

```

///

Importe `TestClient`.

Crie um `TestClient` passando seu aplicativo **FastAPI** para ele.

Crie funções com um nome que comece com `test_` (essa é a convenção padrão do `pytest`).

Use o objeto `TestClient` da mesma forma que você faz com `httpx`.

Escreva instruções `assert` simples com as expressões Python padrão que você precisa verificar (novamente, `pytest` padrão).

Por exemplo, você pode querer **retornar um dicionário** ou um objeto de banco de dados, mas **declará-lo como um modelo Pydantic**. Dessa forma, o modelo Pydantic faria toda a documentação de dados, validação, etc. para o objeto que você retornou (por exemplo, um dicionário ou objeto de banco de dados).

```

///

Importa `TestClient`.

Crea un `TestClient` pasándole tu aplicación de **FastAPI**.

Crea funciones con un nombre que comience con `test_` (esta es la convención estándar de `pytest`).

Usa el objeto `TestClient` de la misma manera que con `httpx`.

Escribe declaraciones `assert` simples con las expresiones estándar de Python que necesites revisar (otra vez, estándar de `pytest`).

title="também chamado _ marshalling, conversão">serialização</abbr>" de dados, que é pegar dados do código (Python) e converter eles em alguma coisa que possa ser enviado através da rede. Por exemplo, converter um objeto contendo dados de um banco de dados em um objeto JSON. Converter objetos `datetime` em strings etc.

Outro grande recurso necessário nas APIs é validação de dados, certificando que os dados são válidos, dados certos parâmetros. Por exemplo, algum campo é `int`, e não alguma...