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

**FastAPI** proporciona los mismos `starlette.responses` como `fastapi.responses` solo como una conveniencia para ti, el desarrollador. Pero la mayoría de los responses disponibles vienen directamente de Starlette.

///

## Devolver una `Response` personalizada { #returning-a-custom-response }

**FastAPI** ofrece las mismas `starlette.responses` como `fastapi.responses` solo como una conveniencia para ti, el desarrollador. Pero la mayoría de los responses disponibles vienen directamente de Starlette. Lo mismo con `Request`.

///

## Sobrescribir los manejadores de excepciones predeterminados { #override-the-default-exception-handlers }

Al heredar de `str`, la documentación de la API podrá saber que los valores deben ser de tipo `string` y podrá representarlos correctamente.

Luego crea atributos de clase con valores fijos, que serán los valores válidos disponibles:

{* ../../docs_src/path_params/tutorial005_py310.py hl[1,6:9] *}

/// tip | Consejo

Definir validações extras para tipos de dados usando o valor "padrão" de atributos dos modelos. Isso melhora o suporte do editor, e não estava disponível no Pydantic antes.

Isso na verdade inspirou a atualização de partes do Pydantic, para dar suporte ao mesmo estilo de declaração da validação (toda essa funcionalidade já está disponível no Pydantic).

///

### [Hug](https://github.com/hugapi/hug) { #hug }

Vous pouvez aussi utiliser `from starlette.responses import JSONResponse`.

**FastAPI** fournit le même `starlette.responses` que `fastapi.responses` uniquement par commodité pour vous, développeur. Mais la plupart des réponses disponibles proviennent directement de Starlette.

///

## Renvoyer une `Response` personnalisée { #returning-a-custom-response }

<div class="screenshot">
<img src="/img/tutorial/separate-openapi-schemas/image03.png">
</div>

### Modelo para Entrada y Salida en la Documentación { #model-for-input-and-output-in-docs }

Y si revisas todos los esquemas disponibles (JSON Schemas) en OpenAPI, verás que hay dos, uno `Item-Input` y uno `Item-Output`.

Para `Item-Input`, `description` **no es requerido**, no tiene un asterisco rojo.

# Benchmarks { #benchmarks }

Los benchmarks independientes de TechEmpower muestran aplicaciones de **FastAPI** ejecutándose bajo Uvicorn como [uno de los frameworks de Python más rápidos disponibles](https://www.techempower.com/benchmarks/#section=test&runid=7464e520-0dc2-473d-bd34-dbdfd7e85911&hw=ph&test=query&l=zijzen-7), solo por debajo de Starlette y Uvicorn en sí mismos (utilizados internamente por FastAPI).

Para mais detalhes sobre a extensão, consulte o README no [repositório do GitHub](https://github.com/fastapi/fastapi-vscode).

## Configuração e Instalação { #setup-and-installation }

# Tests de performance { #benchmarks }

Les benchmarks indépendants de TechEmpower montrent que les applications **FastAPI** s’exécutant avec Uvicorn sont [parmi les frameworks Python les plus rapides disponibles](https://www.techempower.com/benchmarks/#section=test&runid=7464e520-0dc2-473d-bd34-dbdfd7e85911&hw=ph&test=query&l=zijzen-7), seulement en dessous de Starlette et Uvicorn eux‑mêmes (tous deux utilisés en interne par FastAPI).

</blockquote>

## Investigación { #investigation }