Por exemplo, ele não recebe objetos `datetime`, pois estes objetos não são compatíveis com JSON.

Então, um objeto `datetime` teria que ser convertido em um `str` contendo os dados no formato  <a href="https://en.wikipedia.org/wiki/ISO_8601" class="external-link" target="_blank">ISO</a>.

Da mesma forma, este banco de dados não receberia um modelo Pydantic (um objeto com atributos), apenas um `dict`.

E então você pode definir o `status_code` neste objeto de retorno temporal.

```Python hl_lines="1  9  12"
{!../../docs_src/response_change_status_code/tutorial001.py!}
```

E então você pode retornar qualquer objeto que você precise, como você faria normalmente (um `dict`, um modelo de banco de dados, etc.).

E se você declarar um `response_model`, ele ainda será utilizado para filtrar e converter o objeto que você retornou.

```Python hl_lines="2  14"
{!../../docs_src/custom_response/tutorial007.py!}
```

#### Utilizando `StreamingResponse` com objetos semelhantes a arquivos

Se você tiver um objeto semelhante a um arquivo (e.g. o objeto retornado por `open()`), você pode criar uma função geradora para iterar sobre esse objeto.

Um objeto "chamável" em Python é qualquer coisa que o Python possa "chamar" como uma função

Então se você tiver um objeto `alguma_coisa` (que pode *não* ser uma função) que você possa "chamar" (executá-lo) dessa maneira:

```Python
something()
```

ou

```Python
something(some_argument, some_keyword_argument="foo")
```

Então esse objeto é um "chamável".

## O processo normal

O processo normal (padrão) é o seguinte:

Uma aplicação (instância) do `FastAPI` possui um método `.openapi()` que deve retornar o esquema OpenAPI.

Como parte da criação do objeto de aplicação, uma *operação de rota* para `/openapi.json` (ou para o que você definir como `openapi_url`) é registrada.

Ela apenas retorna uma resposta JSON com o resultado do método `.openapi()` da aplicação.

```

///

Importe `TestClient`.

Crie um `TestClient` passando seu aplicativo **FastAPI** para ele.

Crie funções com um nome que comece com `test_` (essa é a convenção padrão do `pytest`).

Use o objeto `TestClient` da mesma forma que você faz com `httpx`.

Escreva instruções `assert` simples com as expressões Python padrão que você precisa verificar (novamente, `pytest` padrão).

```Python hl_lines="2  12  15-18"

title="também chamado _ marshalling, conversão">serialização</abbr>" de dados, que é pegar dados do código (Python) e converter eles em alguma coisa que possa ser enviado através da rede. Por exemplo, converter um objeto contendo dados de um banco de dados em um objeto JSON. Converter objetos `datetime` em strings etc.

Outro grande recurso necessário nas APIs é validação de dados, certificando que os dados são válidos, dados certos parâmetros. Por exemplo, algum campo é `int`, e não alguma...

A interface do usuário do Swagger também permite que outras configurações sejam objetos **somente JavaScript** (por exemplo, funções JavaScript).

O FastAPI também inclui estas configurações de `predefinições` somente para JavaScript:

```JavaScript
presets: [
    SwaggerUIBundle.presets.apis,
    SwaggerUIBundle.SwaggerUIStandalonePreset
]
```

{!../../docs_src/openapi_webhooks/tutorial001.py!}
```

Os webhooks que você define aparecerão no esquema do **OpenAPI** e na **página de documentação** gerada automaticamente.

/// info | "Informação"

O objeto `app.webhooks` é na verdade apenas um `APIRouter`, o mesmo tipo que você utilizaria ao estruturar a sua aplicação com diversos arquivos.

///

Então, se criarmos um objeto Pydantic `user_in` como:

```Python
user_in = UserIn(username="john", password="secret", email="******@****.***")
```

e depois chamarmos:

```Python
user_dict = user_in.dict()
```

agora temos um `dict` com os dados na variável `user_dict` (é um `dict` em vez de um objeto de modelo Pydantic).

E se chamarmos:

```Python