También puedes crear una variable de entorno solo para una **invocación específica de un programa**, que está disponible solo para ese programa, y solo durante su duración.

Para hacer eso, créala justo antes del programa en sí, en la misma línea:

<div class="termy">

```console

Isso é útil se você não souber os nomes de campo / atributo válidos (que seriam necessários para um modelo Pydantic) antecipadamente.

Neste caso, você pode usar `typing.Dict` (ou simplesmente dict no Python 3.9 e superior):

{* ../../docs_src/extra_models/tutorial005.py hl[1,8] *}

## Em resumo

Use vários modelos Pydantic e herde livremente para cada caso.

Como eles são parte da URL, eles são "naturalmente" strings.

Mas quando você declara eles com os tipos do Python (no exemplo acima, como `int`), eles são convertidos para aquele tipo e validados em relação a ele.

Todo o processo que era aplicado para parâmetros de rota também é aplicado para parâmetros de consulta:

* Suporte do editor (obviamente)
* <abbr title="convertendo uma string que vem de um request HTTP em um dado Python">"Parsing"</abbr> de dados

Então você pode definir os cabeçalhos nesse objeto de resposta *temporário*.

{* ../../docs_src/response_headers/tutorial002.py hl[1,7:8] *}

Em seguida você pode retornar qualquer objeto que precisar, da maneira que faria normalmente (um `dict`, um modelo de banco de dados, etc.).

Se você declarou um `response_model`, ele ainda será utilizado para filtrar e converter o objeto que você retornou.

</blockquote>

## Investigação

Ao usar todas as alternativas anteriores, eu tive a chance de aprender com todas elas, aproveitar ideias e combiná-las da melhor maneira que encontrei para mim e para os times de desenvolvedores com os quais trabalhava.

Por exemplo, estava claro que idealmente ele deveria ser baseado nos _type hints_ padrões do Python.

Também, a melhor abordagem era usar padrões já existentes.

En estos casos, puedes usar `root_path` para configurar tu aplicación.

El `root_path` es un mecanismo proporcionado por la especificación ASGI (en la que está construido FastAPI, a través de Starlette).

El `root_path` se usa para manejar estos casos específicos.

Y también se usa internamente al montar subaplicaciones.

Luego descubrí que había un estándar para documentar APIs, usando JSON (o YAML, una extensión de JSON) llamado Swagger.

Y ya existía una interfaz de usuario web para las APIs Swagger. Por lo tanto, ser capaz de generar documentación Swagger para una API permitiría usar esta interfaz de usuario web automáticamente.

En algún punto, Swagger fue entregado a la Linux Foundation, para ser renombrado OpenAPI.

**FastAPI** proporciona los mismos `starlette.responses` como `fastapi.responses` solo como una conveniencia para ti, el desarrollador. Pero la mayoría de los responses disponibles vienen directamente de Starlette.

Y como el `Response` se puede usar frecuentemente para establecer headers y cookies, **FastAPI** también lo proporciona en `fastapi.Response`.

///

# Testando WebSockets

Você pode usar o mesmo `TestClient` para testar WebSockets.

Para isso, você utiliza o `TestClient` dentro de uma instrução `with`, conectando com o WebSocket:

{* ../../docs_src/app_testing/tutorial002.py hl[27:31] *}

/// note | Nota

Para mais detalhes, confira a documentação do Starlette para <a href="https://www.starlette.io/testclient/#testing-websocket-sessions" class="external-link" target="_blank">testar WebSockets</a>.

Como parte de la creación del objeto de la aplicación, se registra una *path operation* para `/openapi.json` (o para lo que sea que configures tu `openapi_url`).

Simplemente devuelve un response JSON con el resultado del método `.openapi()` de la aplicación.

Por defecto, lo que hace el método `.openapi()` es revisar la propiedad `.openapi_schema` para ver si tiene contenido y devolverlo.