## Misture `Path`, `Query` e parâmetros de corpo { #mix-path-query-and-body-parameters }

Primeiro, é claro, você pode misturar `Path`, `Query` e declarações de parâmetro no corpo da requisição livremente e o **FastAPI** saberá o que fazer.

E você também pode declarar parâmetros de corpo como opcionais, definindo o valor padrão com `None`:

{* ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial001_an_py310.py hl[18:20] *}

///

Claro que este não é o frontend para os usuários finais, mas é uma ótima ferramenta automática para documentar interativamente toda a sua API.

Pode ser usada pelo time de frontend (que pode ser você mesmo).

Pode ser usada por aplicações e sistemas de terceiros.

E também pode ser usada por você mesmo, para depurar, verificar e testar a mesma aplicação.

## O fluxo de `password` { #the-password-flow }

## Criar e Usar Variáveis de Ambiente { #create-and-use-env-vars }

Você pode **criar** e usar variáveis de ambiente no **shell (terminal)**, sem precisar do Python:

//// tab | Linux, macOS, Windows Bash

<div class="termy">

```console
// Você pode criar uma variável de ambiente MY_NAME com
$ export MY_NAME="Wade Wilson"

// Então você pode usá-la com outros programas, como
$ echo "Hello $MY_NAME"

Hello Wade Wilson

///

## Execute seu código com seu depurador { #run-your-code-with-your-debugger }

Como você está executando o servidor Uvicorn diretamente do seu código, você pode chamar seu programa Python (sua aplicação FastAPI) diretamente do depurador.

---

Por exemplo, no Visual Studio Code, você pode:

* Ir para o painel "Debug".
* "Add configuration...".
* Selecionar "Python"

```

## Media types adicionais para o retorno principal { #additional-media-types-for-the-main-response }

Você pode utilizar o mesmo parâmetro `responses` para adicionar diferentes media types para o mesmo retorno principal.

Por exemplo, você pode adicionar um media type adicional de `image/png`, declarando que a sua *operação de rota* pode retornar um objeto JSON (com o media type `application/json`) ou uma imagem PNG:

# Modelo de resposta - Tipo de retorno { #response-model-return-type }

Você pode declarar o tipo usado para a resposta anotando o **tipo de retorno** da *função de operação de rota*.

Você pode usar **anotações de tipo** da mesma forma que usaria para dados de entrada em **parâmetros** de função, você pode usar modelos Pydantic, listas, dicionários, valores escalares como inteiros, booleanos, etc.

{* ../../docs_src/response_model/tutorial001_01_py310.py hl[16,21] *}

Você também pode combinar `dataclasses` com outras anotações de tipo para criar estruturas de dados aninhadas.

Em alguns casos, você ainda pode ter que usar a versão do Pydantic das `dataclasses`. Por exemplo, se você tiver erros com a documentação da API gerada automaticamente.

Você pode retornar uma `Response` ou qualquer subclasse dela.

/// info | Informação

A própria `JSONResponse` é uma subclasse de `Response`.

///

E quando você retorna uma `Response`, o **FastAPI** vai repassá-la diretamente.

Ele não fará conversões de dados com modelos do Pydantic, não converterá o conteúdo para nenhum tipo, etc.

E para comunicar usando WebSockets com seu backend, você provavelmente usaria as utilidades do seu frontend.

Ou você pode ter um aplicativo móvel nativo que se comunica diretamente com seu backend WebSocket, em código nativo.

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

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## Desabilitar destaque de sintaxe { #disable-syntax-highlighting }

Por exemplo, você pode desabilitar o destaque de sintaxe na UI do Swagger.

Sem alterar as configurações, o destaque de sintaxe é habilitado por padrão:

<img src="/img/tutorial/extending-openapi/image02.png">

Mas você pode desabilitá-lo definindo `syntaxHighlight` como `False`:

{* ../../docs_src/configure_swagger_ui/tutorial001_py310.py hl[3] *}