Por defecto, **FastAPI** convertiría automáticamente ese valor de retorno a JSON usando el `jsonable_encoder` explicado en [JSON Compatible Encoder](../tutorial/encoder.md){.internal-link target=_blank}.

# Códigos de status adicionais { #additional-status-codes }

Por padrão, o **FastAPI** retornará as respostas utilizando o `JSONResponse`, adicionando o conteúdo do retorno da sua *operação de rota* dentro do `JSONResponse`.

Ele usará o código de status padrão ou o que você definir na sua *operação de rota*.

## Códigos de status adicionais { #additional-status-codes_1 }

Isso ainda é suportado graças ao **Pydantic**, pois ele tem <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/dataclasses/#use-of-stdlib-dataclasses-with-basemodel" class="external-link" target="_blank">suporte interno para `dataclasses`</a>.

Então, mesmo com o código acima que não usa Pydantic explicitamente, o FastAPI está usando Pydantic para converter essas dataclasses padrão para a versão do Pydantic.

E claro, ele suporta o mesmo:

Esto sigue siendo soportado gracias a **Pydantic**, ya que tiene <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/dataclasses/#use-of-stdlib-dataclasses-with-basemodel" class="external-link" target="_blank">soporte interno para `dataclasses`</a>.

Así que, incluso con el código anterior que no usa Pydantic explícitamente, FastAPI está usando Pydantic para convertir esos dataclasses estándar en su propia versión de dataclasses de Pydantic.

Puedes sobreescribir una dependencia utilizada en cualquier lugar de tu aplicación **FastAPI**.

La dependencia original podría ser utilizada en una *path operation function*, un *path operation decorator* (cuando no usas el valor de retorno), una llamada a `.include_router()`, etc.

FastAPI todavía podrá sobrescribirla.

///

Entonces puedes restablecer las dependencias sobreescritas configurando `app.dependency_overrides` para que sea un `dict` vacío:

Quando você adiciona múltiplos middlewares usando o decorador `@app.middleware()` ou o método `app.add_middleware()`, cada novo middleware envolve a aplicação, formando uma pilha. O último middleware adicionado é o mais externo, e o primeiro é o mais interno.

No caminho da requisição, o middleware mais externo roda primeiro.

No caminho da resposta, ele roda por último.

Por exemplo:

```Python
app.add_middleware(MiddlewareA)
app.add_middleware(MiddlewareB)

En el camino de la request, el middleware más externo se ejecuta primero.

En el camino de la response, se ejecuta al final.

Por ejemplo:

```Python
app.add_middleware(MiddlewareA)

#### O tempo para responder ajuda os invasores { #the-time-to-answer-helps-the-attackers }

Neste ponto, ao perceber que o servidor demorou alguns microssegundos a mais para enviar o retorno "Usuário ou senha incorretos", os invasores irão saber que eles acertaram _alguma coisa_, algumas das letras iniciais estavam certas.

`UploadFile` tem os seguintes métodos `assíncronos`. Todos eles chamam os métodos de arquivo correspondentes por baixo dos panos (usando o `SpooledTemporaryFile` interno).

* `write(data)`: Escreve `data` (`str` ou `bytes`) no arquivo.
* `read(size)`: Lê `size` (`int`) bytes/caracteres do arquivo.
* `seek(offset)`: Vai para o byte na posição `offset` (`int`) no arquivo.

### Declare uma `list` com um parâmetro de tipo { #declare-a-list-with-a-type-parameter }

Para declarar tipos que têm parâmetros de tipo (tipos internos), como `list`, `dict`, `tuple`,
passe o(s) tipo(s) interno(s) como "parâmetros de tipo" usando colchetes: `[` e `]`

```Python
my_list: list[str]
```

Essa é a sintaxe padrão do Python para declarações de tipo.