incluir entre ",lengthBadEnd:" caracteres",lengthTooLongStart:"Su respuesta debe de ser menor a ",lengthTooShortStart:"Su respuesta debe de ser mayor a ",notConfirmed:"Los valores proporcionados no pudieron ser confirmados",badDomain:"Ha introducido un dominio incorrecto",badUrl:"La URL proporcionada no es válida",badCustomVal:"Los valores proporcionados no son válidos",andSpaces:" y espacios ",badInt:"El valor proporcionado no es un número válido",badSecurityNumber:"El número de seguridad social proporcionado...

Pero en algún momento, no había otra opción que crear algo que proporcionara todas estas funcionalidades, tomando las mejores ideas de herramientas anteriores y combinándolas de la mejor manera posible, usando funcionalidades del lenguaje que ni siquiera estaban disponibles antes (anotaciones de tipos de Python 3.6+).

</blockquote>

## Investigación

## Corpos de `dict`s arbitrários

Você também pode declarar um corpo como um `dict` com chaves de algum tipo e valores de outro tipo.

Sem ter que saber de antemão quais são os nomes de campos/atributos válidos (como seria o caso dos modelos Pydantic).

Isso seria útil se você deseja receber chaves que ainda não conhece.

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## Cuerpos de `dict`s arbitrarios

También puedes declarar un cuerpo como un `dict` con claves de algún tipo y valores de algún otro tipo.

De esta manera, no tienes que saber de antemano cuáles son los nombres válidos de campo/atributo (como sería el caso con modelos Pydantic).

Esto sería útil si deseas recibir claves que aún no conoces.

Cuando devuelves un `Response` directamente, como en el ejemplo anterior, se devuelve directamente.

No se serializará con un modelo, etc.

Asegúrate de que tenga los datos que deseas que tenga y que los valores sean JSON válidos (si estás usando `JSONResponse`).

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/// note | Detalles Técnicos

También podrías usar `from starlette.responses import JSONResponse`.

* `bool`
* `bytes`

{* ../../docs_src/python_types/tutorial005.py hl[1] *}

### Tipos genéricos com parâmetros de tipo

Existem algumas estruturas de dados que podem conter outros valores, como `dict`, `list`, `set` e `tuple`. E os valores internos também podem ter seu próprio tipo.

Estes tipos que possuem tipos internos são chamados de tipos "**genéricos**". E é possível declará-los mesmo com os seus tipos internos.

{* ../../docs_src/events/tutorial001.py hl[8] *}

Nesse caso, a função de manipulação de evento `startup` irá inicializar os itens do "banco de dados" (só um `dict`) com alguns valores.

Você pode adicionar mais que uma função de manipulação de evento.

E sua aplicação não irá começar a receber requisições até que todos os manipuladores de eventos de `startup` sejam concluídos.

**FastAPI** fornece as mesmas `starlette.responses` em `fastapi.responses` apenas como uma conveniência para você, o desenvolvedor. Mas a maioria das respostas disponíveis vem diretamente do Starlette.

E como o `Response` pode ser usado frequentemente para definir cabeçalhos e cookies, o **FastAPI** também o fornece em `fastapi.Response`.

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**FastAPI** fornece as mesmas `starlette.responses` como `fastapi.responses` apenas como uma conveniência para você, desenvolvedor. Mas a maioria das respostas disponíveis vem diretamente do Starlette.

E como a `Response` pode ser usada frequentemente para definir cabeçalhos e cookies, **FastAPI** também a fornece em `fastapi.Response`.

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Veamos cómo funciona eso y cómo cambiarlo si necesitas hacerlo.

## Modelos Pydantic para Entrada y Salida

Digamos que tienes un modelo Pydantic con valores por defecto, como este:

{* ../../docs_src/separate_openapi_schemas/tutorial001_py310.py ln[1:7] hl[7] *}

### Modelo para Entrada