Sie können eine benutzerdefinierte Unterklasse von `StreamingResponse` erstellen, die den `Content-Type`-Header auf den Typ der gestreamten Daten setzt.

Zum Beispiel können Sie eine `PNGStreamingResponse` erstellen, die den `Content-Type`-Header mit dem Attribut `media_type` auf `image/png` setzt:

			return nil
		}
		info, err := d.Info()
		if err != nil {
			return err
		}
		linkTarget := ""
		if typ := d.Type(); typ == fs.ModeSymlink {
			var err error
			linkTarget, err = fs.ReadLink(fsys, name)
			if err != nil {
				return err
			}
		} else if !typ.IsRegular() && typ != fs.ModeDir {
			return errors.New("tar: cannot add non-regular file")
		}
		h, err := FileInfoHeader(info, linkTarget)

				if err != nil {
					scannerLogIf(ctx, fmt.Errorf("%w, Object %s", err, dataUsageBloomNamePath))
				}
			}
		}
	}
}

type cachedFolder struct {
	name              string
	parent            *dataUsageHash
	objectHealProbDiv uint32
}

type folderScanner struct {
	root        string
	getSize     getSizeFn
	oldCache    dataUsageCache
	newCache    dataUsageCache

///

## Usar `Annotated` en el tipo del parámetro `q` { #use-annotated-in-the-type-for-the-q-parameter }

¿Recuerdas que te dije antes que `Annotated` puede usarse para agregar metadatos a tus parámetros en la [Introducción a Tipos de Python](../python-types.md#type-hints-with-metadata-annotations)?

Ahora es el momento de usarlo con FastAPI. 🚀

Teníamos esta anotación de tipo:

```Python
q: str | None = None
```

///

## Use `Annotated` no tipo do parâmetro `q` { #use-annotated-in-the-type-for-the-q-parameter }

Lembra que eu disse antes que `Annotated` pode ser usado para adicionar metadados aos seus parâmetros na [Introdução aos tipos do Python](../python-types.md#type-hints-with-metadata-annotations)?

Agora é a hora de usá-lo com FastAPI. 🚀

Tínhamos esta anotação de tipo:

```Python
q: str | None = None
```

Sin embargo, podemos declarar el esquema esperado para el request body.

### Tipo de contenido personalizado de OpenAPI { #custom-openapi-content-type }

Usando este mismo truco, podrías usar un modelo Pydantic para definir el JSON Schema que luego se incluye en la sección personalizada del esquema OpenAPI para la *path operation*.

Y podrías hacer esto incluso si el tipo de datos en el request no es JSON.

	}

	// Initialize erasure metadata.
	for index := range partsMetadata {
		partsMetadata[index] = fi
	}

	// Guess content-type from the extension if possible.
	if userDefined["content-type"] == "" {
		userDefined["content-type"] = mimedb.TypeByExtension(path.Ext(object))
	}

	// if storageClass is standard no need to save it as part of metadata.

### Tipo de conteúdo do OpenAPI personalizado { #custom-openapi-content-type }

Utilizando esse mesmo truque, você pode usar um modelo Pydantic para definir o JSON Schema que é então incluído na seção do esquema personalizado do OpenAPI na *operação de rota*.

E você pode fazer isso até mesmo quando o tipo de dados na requisição não é JSON.

## JSON Lines { #json-lines }

In diesen Fällen ist es üblich, „JSON Lines“ zu senden, das ist ein Format, bei dem Sie pro Zeile genau ein JSON-Objekt senden.

Eine Response hätte einen Content-Type von `application/jsonl` (anstelle von `application/json`) und der Body sähe etwa so aus:

```json
{"name": "Plumbus", "description": "A multi-purpose household device."}

Wenn Sie aber im Browser [http://127.0.0.1:8000/items/foo](http://127.0.0.1:8000/items/foo) besuchen, erhalten Sie eine hübsche HTTP-Fehlermeldung:

```JSON
{
  "detail": [
    {
      "type": "int_parsing",
      "loc": [
        "path",
        "item_id"
      ],
      "msg": "Input should be a valid integer, unable to parse string as an integer",
      "input": "foo"
    }
  ]
}
```