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## 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.

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Por exemplo, no Visual Studio Code, você pode:

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

Mas você pode retornar a `JSONResponse` diretamente nas suas *operações de rota*.

Pode ser útil para retornar cabeçalhos e cookies personalizados, por exemplo.

## Retornando uma `Response` { #return-a-response }

Na verdade, você pode retornar qualquer `Response` ou subclasse dela.

/// tip | Dica

Agora você pode criar as *operações de rota* para a documentação personalizada.

Você pode reutilizar as funções internas do FastAPI para criar as páginas HTML para a documentação e passar os argumentos necessários:

* `openapi_url`: a URL onde a página HTML para a documentação pode obter o esquema OpenAPI para a sua API. Você pode usar aqui o atributo `app.openapi_url`.
* `title`: o título da sua API.

```

## 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:

Algumas das opções que você pode usar como Proxy de Terminação TLS são:

* Traefik (que também pode gerenciar a renovação de certificados)
* Caddy (que também pode gerenciar a renovação de certificados)
* Nginx
* HAProxy

## Let's Encrypt { #lets-encrypt }

/// warning | Atenção

Isso é uma seção mais ou menos avançada. Se você está apenas começando, você pode pular.

Você não necessariamente precisa de escopos do OAuth2, e você pode lidar com autenticação e autorização da maneira que você achar melhor.

Mas o OAuth2 com escopos pode ser integrado de maneira fácil em sua API (com OpenAPI) e a sua documentação de API.

# 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] *}

## Confira os Documentos { #check-the-docs }

Você pode verificar na UI de documentação em `/docs`:

<div class="screenshot">
<img src="/img/tutorial/request-form-models/image01.png">
</div>

## Proibir Campos Extras de Formulários { #forbid-extra-form-fields }

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.

# Declarar dados de exemplo da requisição { #declare-request-example-data }

Você pode declarar exemplos dos dados que sua aplicação pode receber.

Aqui estão várias maneiras de fazer isso.

## Dados extras de JSON Schema em modelos Pydantic { #extra-json-schema-data-in-pydantic-models }

Você pode declarar `examples` para um modelo Pydantic que serão adicionados ao JSON Schema gerado.

//// tab | Pydantic v2