* **FastAPI** ajoute ici une référence aux schémas JSON globaux à un autre endroit de votre OpenAPI au lieu de l'inclure directement. De cette façon, d'autres applications et clients peuvent utiliser ces schémas JSON directement, fournir de meilleurs outils de génération de code, etc.

///

Les réponses générées au format OpenAPI pour cette *opération de chemin* seront :

```JSON hl_lines="3-12"

/// warning | Atenção

Observe que esses parâmetros são passados diretamente para o *decorador de operação de rota*, não para a sua *função de operação de rota*.

///

## Código de Status da Resposta { #response-status-code }

Você pode definir o `status_code` (HTTP) para ser usado na resposta da sua *operação de rota*.

Você pode passar diretamente o código `int`, como `404`.

///

## Renvoyer une `Response` personnalisée

L'exemple ci-dessus montre toutes les parties dont vous avez besoin, mais il n'est pas encore très utile, car vous auriez pu retourner l'`item` directement, et **FastAPI** l'aurait mis dans une `JSONResponse` pour vous, en le convertissant en `dict`, etc. Tout cela par défaut.

Lembra que as dependências podem ter subdependências?

`get_current_user` terá uma dependência com o mesmo `oauth2_scheme` que criamos antes.

Da mesma forma que estávamos fazendo antes diretamente na *operação de rota*, a nossa nova dependência `get_current_user` receberá um `token` como uma `str` da subdependência `oauth2_scheme`:

{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[25] *}

## Detalhes técnicos { #technical-details }

A classe `BackgroundTasks` vem diretamente de <a href="https://www.starlette.dev/background/" class="external-link" target="_blank">`starlette.background`</a>.

Você pode usar qualquer template engine com o **FastAPI**.

Uma escolha comum é o Jinja2, o mesmo usado pelo Flask e outras ferramentas.

Existem utilitários para configurá-lo facilmente que você pode usar diretamente em sua aplicação **FastAPI** (fornecidos pelo Starlette).

## Instalar dependências { #install-dependencies }

///

## Execute seu código com seu depurador { #run-your-code-with-your-debugger }

Como você está executando o servidor Uvicorn diretamente do seu código, você pode chamar seu programa Python (sua aplicação FastAPI) diretamente do depurador.

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Por exemplo, no Visual Studio Code, você pode:

* Ir para o painel "Debug".
* "Add configuration...".
* Selecionar "Python"

## Importe `Field` { #import-field }

Primeiro, você tem que importá-lo:

{* ../../docs_src/body_fields/tutorial001_an_py310.py hl[4] *}

/// warning | Atenção

Note que `Field` é importado diretamente do `pydantic`, não do `fastapi` como todo o resto (`Query`, `Path`, `Body`, etc).

///

## Declare atributos do modelo { #declare-model-attributes }

Você pode então utilizar `Field` com atributos do modelo:

Isso também significa que em muitos casos você poderá passar o mesmo objeto que você receber de uma requisição **diretamente para o banco de dados**, já que tudo é validado automaticamente.

O mesmo se aplica no sentido inverso, em muitos casos você poderá simplesmente passar o objeto que você recebeu do banco de dados **diretamente para o cliente**.

/// note | Detalhes Técnicos

Você também poderia usar `from starlette.websockets import WebSocket`.

A **FastAPI** fornece o mesmo `WebSocket` diretamente apenas como uma conveniência para você, o desenvolvedor. Mas ele vem diretamente do Starlette.

///

## Aguarde mensagens e envie mensagens { #await-for-messages-and-send-messages }