Cuando creas una *operación de path* normalmente puedes devolver cualquier dato: un `dict`, una `list`, un modelo Pydantic, un modelo de base de datos, etc.

Por defecto, **FastAPI** convertiría automáticamente ese valor devuelto a JSON usando el `jsonable_encoder` explicado en [Codificador Compatible JSON](../tutorial/encoder.md){.internal-link target=_blank}.

O benefício de lançar uma exceção em vez de retornar um valor ficará mais evidente na seção sobre Dependências e Segurança.

Neste exemplo, quando o cliente pede, na requisição, por um item cujo ID não existe, a exceção com o status code `404` é lançada:

```Python hl_lines="11"

    * Entonces, al usar FastAPI estás ahorrando tiempo de desarrollo, errores, líneas de código y probablemente obtendrías el mismo rendimiento (o mejor) que obtendrías si no lo usaras (ya que tendrías...

    * Um parâmetro query.
    * Um header.
    * Um cookie.
* `http`: padrão HTTP de sistemas autenticação, incluindo:
    * `bearer`: um header de `Authorization` com valor de `Bearer` adicionado de um token. Isso é herança do OAuth2.
    * HTTP Basic authentication.
    * HTTP Digest, etc.
* `oauth2`: todas as formas do OAuth2 para lidar com segurança (chamados "fluxos").

Alternativamente ao único `example`, você pode passar `examples` usando um `dict` com **vários examples**, cada um com informações extras que serão adicionadas no **OpenAPI** também.

As chaves do `dict` identificam cada exemplo, e cada valor é outro `dict`.

Cada `dict` de exemplo específico em `examples` pode conter:

* `summary`: Pequena descrição do exemplo.
* `description`: Uma descrição longa que pode conter texto em Markdown.

{!../../../docs_src/body_nested_models/tutorial007.py!}
```

!!! info "informação"
    Note como `Offer` tem uma lista de `Item`s, que por sua vez possui opcionalmente uma lista `Image`s

## Corpos de listas puras

Se o valor de primeiro nível do corpo JSON que você espera for um `array` do JSON (uma` lista` do Python), você pode declarar o tipo no parâmetro da função, da mesma forma que nos modelos do Pydantic:


```Python
images: List[Image]

}

my_second_user: User = User(**second_user_data)
```

!!! info
    `**second_user_data` quer dizer:

    Passe as chaves e valores do dicionário `second_user_data` diretamente como argumentos chave-valor, equivalente a: `User(id=4, name="Mary", joined="2018-11-30")`

### Suporte de editores

Sólo las comes y listo 🍔 ⏹.

<img src="https://fastapi.tiangolo.com/img/async/parallel-burgers/parallel-burgers-06.png" alt="illustration">

No has hablado ni coqueteado mucho, ya que has pasado la mayor parte del tiempo esperando 🕙 frente al mostrador 😞.

!!! info
     Las ilustraciones fueron creados por <a href="https://www.instagram.com/ketrinadrawsalot" class="external-link" target="_blank">Ketrina Thompson</a>. 🎨

```Python hl_lines="1 4"
{!../../../docs_src/python_types/tutorial009.py!}
```

O uso de `Opcional [str]` em vez de apenas `str` permitirá que o editor o ajude a detectar erros, onde você pode estar assumindo que um valor é sempre um `str`, quando na verdade também pode ser `None`.

#### Tipos genéricos

Esses tipos que usam parâmetros de tipo entre colchetes, como:

* `List`
* `Tuple`
* `Set`
* `Dict`
* `Opcional`

		N:        &[3]float64{1.5, 2.5, 3.5},
		Strs:     &[2]string{s1, s2},
		Int64s:   &[]int64{77, 89, 123412342134},
		RI:       17 - 23i,
		S:        "Now is the time",
		Y:        []byte("hello, sailor"),
		T:        &T2{"this is T2"},
	}
	b := new(bytes.Buffer)
	err := NewEncoder(b).Encode(t1)
	if err != nil {
		t.Error("encode:", err)
	}
	var _t1 T1
	err = NewDecoder(b).Decode(&_t1)