Pero puedes devolver una `JSONResponse` directamente de tu *operación de path*.

Esto puede ser útil, por ejemplo, para devolver cookies o headers personalizados.

## Devolver una `Response`

De hecho, puedes devolver cualquier `Response` o cualquier subclase de la misma.

/// tip | Consejo

`JSONResponse` en sí misma es una subclase de `Response`.

Isso significa que no lugar do processo normal de seus usuários enviarem requisições para a sua API, é a **sua API** (ou sua aplicação) que poderia **enviar requisições para o sistema deles** (para a API deles, a aplicação deles).

Isso normalmente é chamado de **webhook**.

## Etapas dos Webhooks

# Modelos de Parâmetros do Cabeçalho

Se você possui um grupo de **parâmetros de cabeçalho** relacionados, você pode criar um **modelo do Pydantic** para declará-los.

Isso vai lhe permitir **reusar o modelo** em **múltiplos lugares** e também declarar validações e metadadados para todos os parâmetros de uma vez. 😎

/// note | Nota

Isso é possível desde a versão `0.115.0` do FastAPI. 🤓

///

## Parâmetros do Cabeçalho com um Modelo Pydantic

E podemos adicionar uma lista de `dependencies` que serão adicionadas a todas as *operações de rota* no roteador e serão executadas/resolvidas para cada solicitação feita a elas.

/// tip | "Dica"

Observe que, assim como [dependências em *decoradores de operação de rota*](dependencies/dependencies-in-path-operation-decorators.md){.internal-link target=_blank}, nenhum valor será passado para sua *função de operação de rota*.

///

# Modelos de Parâmetros de Consulta

Se você possui um grupo de **parâmetros de consultas** que são relacionados, você pode criar um **modelo Pydantic** para declará-los.

Isso permitiria que você **reutilizasse o modelo** em **diversos lugares**, e também declarasse validações e metadados de todos os parâmetros de uma única vez. 😎

/// note | Nota

Isso é suportado desde o FastAPI versão `0.115.0`. 🤓

///

/// tip

Vous n'avez pas besoin de voir le code dans `./scripts/docs.py`, vous l'utilisez simplement dans la ligne de commande.

///

Toute la documentation est au format Markdown dans le répertoire `./docs/fr/`.

De nombreux tutoriels comportent des blocs de code.

Dans la plupart des cas, ces blocs de code sont de véritables applications complètes qui peuvent être exécutées telles quelles.

</div>

////

A única opção nova aqui é `--workers` informando ao Uvicorn para iniciar 4 processos de trabalho.

Você também pode ver que ele mostra o **PID** de cada processo, `27365` para o processo pai (este é o **gerenciador de processos**) e um para cada processo de trabalho: `27368`, `27369`, `27370` e `27367`.

## Conceitos de Implantação

Pour une **API Web**, cela implique normalement de la placer sur une **machine distante**, avec un **programme serveur**
qui offre de bonnes performances, une bonne stabilité, _etc._, afin que vos **utilisateurs** puissent **accéder** à
l'application efficacement et sans interruption ni problème.

Ceci contraste avec les étapes de **développement**, où vous êtes constamment en train de modifier le code, de le casser

    * Converte tipos Python (`str`, `int`, `float`, `bool`, `list` etc).
    * Objetos `datetime`.
    * Objetos `UUID`.
    * Modelos de Banco de Dados.
    * ...e muito mais.
* Documentação interativa automática da API, incluindo 2 alternativas de interface de usuário:
    * Swagger UI.
    * ReDoc.

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Ou você pode ter qualquer outra forma de comunicar com o endpoint WebSocket.

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Mas para este exemplo, usaremos um documento HTML muito simples com algum JavaScript, tudo dentro de uma string longa.

Esse, é claro, não é o ideal e você não o usaria para produção.

Na produção, você teria uma das opções acima.

Mas é a maneira mais simples de focar no lado do servidor de WebSockets e ter um exemplo funcional: