Dessa forma, você diz ao editor que está retornando qualquer coisa intencionalmente. Mas o FastAPI ainda fará a documentação de dados, validação, filtragem, etc. com o `response_model`.

///

### Prioridade `response_model`

Se você declarar tanto um tipo de retorno quanto um `response_model`, o `response_model` terá prioridade e será usado pelo FastAPI.

    En este caso, es una lista de dataclasses `Item`.

6. Aquí estamos regresando un diccionario que contiene `items`, que es una lista de dataclasses.

    FastAPI todavía es capaz de <abbr title="converting the data to a format that can be transmitted">serializar</abbr> los datos a JSON.

7. Aquí el `response_model` está usando una anotación de tipo de una lista de dataclasses `Author`.

Se você passar algo "chamável" como uma dependência do **FastAPI**, o framework irá analisar os parâmetros desse "chamável" e processá-los da mesma forma que os parâmetros de uma *função de operação de rota*. Incluindo as sub-dependências.

Isso também se aplica a objetos chamáveis que não recebem nenhum parâmetro. Da mesma forma que uma *função de operação de rota* sem parâmetros.

///

/// warning | Advertencia

Asegúrate de **siempre** usar la **forma exec** de la instrucción `CMD`, como se explica a continuación.

///

#### Usar `CMD` - Forma Exec

La instrucción Docker <a href="https://docs.docker.com/reference/dockerfile/#cmd" class="external-link" target="_blank">`CMD`</a> se puede escribir usando dos formas:

✅ **Forma Exec**:

```Dockerfile
# ✅ Haz esto

houvessem
houver
houvermos
houverem
houverei
houverá
houveremos
houverão
houveria
houveríamos
houveriam
sou
somos
são
era
éramos
eram
fui
foi
fomos
foram
fora
fôramos
seja
sejamos
sejam
fosse
fôssemos
fossem
for
formos
forem
serei
será
seremos
serão
seria
seríamos
seriam
tenho
tem
temos
tém

# Declarar Ejemplos de Request

Puedes declarar ejemplos de los datos que tu aplicación puede recibir.

Aquí tienes varias formas de hacerlo.

## Datos extra de JSON Schema en modelos de Pydantic

Puedes declarar `examples` para un modelo de Pydantic que se añadirá al JSON Schema generado.

//// tab | Pydantic v2

{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial001_py310.py hl[13:24] *}

////

//// tab | Pydantic v1

{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial006.py hl[19:36, 39:40] *}

En este ejemplo, no declaramos ningún modelo Pydantic. De hecho, el cuerpo del request ni siquiera se <abbr title="converted from some plain format, like bytes, into Python objects">parse</abbr> como JSON, se lee directamente como `bytes`, y la función `magic_data_reader()` sería la encargada de parsearlo de alguna manera.

# Declare um exemplo dos dados da requisição

Você pode declarar exemplos dos dados que a sua aplicação pode receber.

Aqui estão várias formas de se fazer isso.

## `schema_extra` do Pydantic

{* ../../docs_src/settings/tutorial001.py hl[18:20] *}

### Executando o servidor

No próximo passo, você pode inicializar o servidor passando as configurações em forma de variáveis de ambiente, por exemplo, você poderia definir `ADMIN_EMAIL` e `APP_NAME` da seguinte forma:

<div class="termy">

```console
$ ADMIN_EMAIL="******@****.***" APP_NAME="ChimichangApp" fastapi run main.py

### Outras formas de código assíncrono

Esse estilo de usar `async` e `await` é relativamente novo na linguagem.

Mas ele faz o trabalho com código assíncrono muito mais fácil.