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`response_model` recebe o mesmo tipo que você declararia para um campo de modelo Pydantic, então, pode ser um modelo Pydantic, mas também pode ser, por exemplo, uma `list` de modelos Pydantic, como `List[Item]`.

O FastAPI usará este `response_model` para fazer toda a documentação de dados, validação, etc. e também para **converter e filtrar os dados de saída** para sua declaração de tipo.

/// tip | Dica

`uv` pode fazer muitas coisas, ele pode:

* **Instalar o Python** para você, incluindo versões diferentes
* Gerenciar o **ambiente virtual** para seus projetos
* Instalar **pacotes**
* Gerenciar **dependências e versões** de pacotes para seu projeto

Por ejemplo, no puedes poner un modelo de Pydantic en un `JSONResponse` sin primero convertirlo a un `dict` con todos los tipos de datos (como `datetime`, `UUID`, etc.) convertidos a tipos compatibles con JSON.

Para esos casos, puedes usar el `jsonable_encoder` para convertir tus datos antes de pasarlos a un response:

## Valores singulares no corpo { #singular-values-in-body }

Assim como existem uma `Query` e uma `Path` para definir dados adicionais para parâmetros de consulta e de rota, o **FastAPI** provê o equivalente para `Body`.

Por exemplo, extendendo o modelo anterior, você poder decidir por ter uma outra chave `importance` no mesmo corpo, além de `item` e `user`.

    * Como lo declaraste en la función como de tipo `Item`, también tendrás todo el soporte del editor (autocompletado, etc.) para todos los atributos y sus tipos.
* Generar definiciones de <a href="https://json-schema.org" class="external-link" target="_blank">JSON Schema</a> para tu modelo, que también puedes usar en cualquier otro lugar si tiene sentido para tu proyecto.

Vamos ver como usar uma subclasse personalizada de `Request` para descomprimir requisições gzip.

E uma subclasse de `APIRoute` para usar essa classe de requisição personalizada.

### Criar uma classe `GzipRequest` personalizada { #create-a-custom-gziprequest-class }

/// tip | Dica

usándolos para decorar una función con un solo `yield`.

Eso es lo que **FastAPI** usa internamente para dependencias con `yield`.

Pero no tienes que usar los decoradores para las dependencias de FastAPI (y no deberías).

FastAPI lo hará por ti internamente.

Esto hará que `tags` sea una lista, aunque no declare el tipo de los elementos de la lista.

## Campos de lista con parámetro de tipo { #list-fields-with-type-parameter }

Pero Python tiene una forma específica de declarar listas con tipos internos, o "parámetros de tipo":

### Declarar una `list` con un parámetro de tipo { #declare-a-list-with-a-type-parameter }

### Función personalizada para generar ID único { #custom-generate-unique-id-function }

FastAPI usa un **ID único** para cada *path operation*, se usa para el **operation ID** y también para los nombres de cualquier modelo personalizado necesario, para requests o responses.

Puedes personalizar esa función. Toma un `APIRoute` y retorna un string.

### Breve { #short }

Tiene **valores por defecto** sensatos para todo, con configuraciones opcionales en todas partes. Todos los parámetros se pueden ajustar finamente para hacer lo que necesitas y para definir el API que necesitas.

Pero por defecto, todo **"simplemente funciona"**.