gradle["Gradle CLI client"]
    
        gradlew["Gradlew CLI client"]
    
        subgraph IDE    
            tapi["Tooling API client"]
        end
        
        daemon["Gradle daemon"]
        gradle --> daemon
        gradlew --> daemon
        tapi --> daemon
        
        worker["Worker process"]
        daemon --> worker

        worker2["Worker process"]
        daemon --> worker2

Para estes casos, você pode utilizar um parâmetro `Response`.

## Use um parâmetro `Response`

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

E então você pode definir o `status_code` neste objeto de retorno temporal.

```Python hl_lines="1  9  12"
{!../../docs_src/response_change_status_code/tutorial001.py!}
```

Quanto mais simples o problema resolvido pela ferramenta, melhor a performance que ela terá. E a maioria dos _benchmarks_ não testam as características adicionais fornecidas pela ferramenta.

A hierarquia segue assim:

* **Uvicorn**: um servidor ASGI
    * **Starlette**: (utiliza Uvicorn) um _microframework web_

Depois ele irá converter e validar os dados. Assim, quando você utilizar aquele objeto `settings`, os dados terão o tipo que você declarou (e.g. `items_per_user` será do tipo `int`).

### Usando o objeto `settings`

Se você selecionar "Acompanhando" (Watching) em vez de "Apenas Lançamentos" (Releases only) você receberá notificações quando alguém tiver uma nova pergunta.

Assim podendo tentar ajudar a resolver essas questões.

## Faça perguntas

* PostgreSQL
* MySQL
* SQLite
* Oracle
* Microsoft SQL Server, etc.

Neste exemplo, usaremos **SQLite**, porque ele usa um único arquivo e o Python tem suporte integrado. Assim, você pode copiar este exemplo e executá-lo como está.

Mais tarde, para sua aplicação em produção, você pode querer usar um servidor de banco de dados como o **PostgreSQL**.

/// tip | Dica

Cada um desses `dict` de retorno pode ter uma chave `model`, contendo um modelo do Pydantic, assim como o `response_model`.

O **FastAPI** pegará este modelo, gerará o esquema JSON dele e incluirá no local correto do OpenAPI.

Usando apenas `BackgroundTasks` (e não `BackgroundTask`), é então possível usá-la como um parâmetro de _função de operação de caminho_ e deixar o **FastAPI** cuidar do resto para você, assim como ao usar o objeto `Request` diretamente.

Ainda é possível usar `BackgroundTask` sozinho no FastAPI, mas você deve criar o objeto em seu código e retornar uma Starlette `Response` incluindo-o.

* Dentro dele, o arquivo `app/main.py` está localizado em um pacote Python (diretório com  `__init__.py`). Portanto, ele é um "módulo" desse pacote: `app.main`.
* Existem também um arquivo `app/dependencies.py`, assim como o `app/main.py`, ele é um "módulo": `app.dependencies`.
* Há um subdiretório `app/routers/` com outro arquivo `__init__.py`, então ele é um "subpacote Python": `app.routers`.

sesuatunya
suatu
sesudah
sesudahnya
sudah
sudahkah
sudahlah
supaya
tadi
tadinya
tak
tanpa
setelah
telah
tentang
tentu
tentulah
tentunya
tertentu
seterusnya
tapi
tetapi
setiap
tiap
setidaknya
tidak
tidakkah
tidaklah
toh
waduh
wah
wahai
sewaktu
walau
walaupun
wong
yaitu
yakni