Y si declaraste un `response_model`, todavía se utilizará para filtrar y convertir el objeto que devolviste.

**FastAPI** utilizará ese response *temporal* para extraer las cookies (también los headers y el código de estado), y las pondrá en el response final que contiene el valor que devolviste, filtrado por cualquier `response_model`.

También puedes declarar el parámetro `Response` en las dependencias, y establecer cookies (y headers) en ellas.

1===e.nodeType||9===e.nodeType||!+e.nodeType};function B(){this.expando=ce.expando+B.uid++}B.uid=1,B.prototype={cache:function(e){var t=e[this.expando];return t||(t={},$(e)&&(e.nodeType?e[this.expando]=t:Object.defineProperty(e,this.expando,{value:t,configurable:!0}))),t},set:function(e,t,n){var r,i=this.cache(e);if("string"==typeof t)i[F(t)]=n;else for(r in t)i[F(r)]=t[r];return i},get:function(e,t){return void 0===t?this.cache(e):e[this.expando]&&e[this.expando][F(t)]},access:function(e,t,n){return void...

/// tip | Consejo

Tal vez recuerdes que los request bodies también se declaran con modelos de Pydantic.

Aquí **FastAPI** no se confundirá porque estás usando `Depends`.

///

/// check | Revisa

El modo en que este sistema de dependencias está diseñado nos permite tener diferentes dependencias (diferentes "dependables") que todas devuelven un modelo `User`.

deveria ler primeiro o **Tutorial - Guia de Usuário** (que você está lendo agora).

Ele foi projetado para que você possa construir uma aplicação completa com apenas o **Tutorial - Guia de Usuário**, e então estendê-la de diferentes formas, dependendo das suas necessidades, usando algumas ideias adicionais do **Guia Avançado de Usuário**....

Se você está pagando por 3 servidores, mas está usando apenas um pouco de RAM e CPU, você provavelmente está **desperdiçando dinheiro** 💸, e provavelmente **desperdiçando energia elétrica do servidor** 🌎, etc.

Nesse caso, seria melhor ter apenas 2 servidores e usar uma porcentagem maior de seus recursos (CPU, memória, disco, largura de banda de rede, etc).

///

Sin embargo, aunque no estamos usando la funcionalidad integrada por defecto, aún estamos usando un modelo Pydantic para generar manualmente el JSON Schema para los datos que queremos recibir en YAML.

O **FastAPI** fará a leitura desses dados no lugar certo em vez de JSON.

/// note | Detalhes Técnicos

Os dados dos formulários são normalmente codificados usando o "media type" `application/x-www-form-urlencoded`.

Mas quando o formulário inclui arquivos, ele é codificado como `multipart/form-data`. Você lerá sobre como lidar com arquivos no próximo capítulo.

O **FastAPI** fornece várias ferramentas, em diferentes níveis de abstração, para implementar essas funcionalidades de segurança.

Neste exemplo, vamos usar **OAuth2**, com o fluxo **Password**, usando um token **Bearer**. Fazemos isso usando a classe `OAuth2PasswordBearer`.

/// info | Informação

Um token "bearer" não é a única opção.

Mas é a melhor para o nosso caso de uso.

### Em produção { #in-production }

Em seu sistema de produção, você provavelmente tem um frontend criado com um framework moderno como React, Vue.js ou Angular.

E para comunicar usando WebSockets com seu backend, você provavelmente usaria as utilidades do seu frontend.

Ou você pode ter um aplicativo móvel nativo que se comunica diretamente com seu backend WebSocket, em código nativo.

Mas toda essa funcionalidade de código assíncrono com `async` e `await` é muitas vezes resumida como usando "corrotinas". É comparável ao principal recurso chave do Go, a "Gorrotina".

## Conclusão { #conclusion }

Vamos ver a mesma frase de cima:

> Versões modernas do Python têm suporte para **"código assíncrono"** usando algo chamado **"corrotinas"**, com sintaxe **`async` e `await`**.

Isso pode fazer mais sentido agora. ✨