{* ../../docs_src/body/tutorial001_py310.py hl[16] *}

...y declara su tipo como el modelo que creaste, `Item`.

## Resultados { #results }

Con solo esa declaración de tipo en Python, **FastAPI** hará lo siguiente:

* Leer el body del request como JSON.
* Convertir los tipos correspondientes (si es necesario).
* Validar los datos.

Na verdade, você não tem usuários que fazem login no seu aplicativo, mas sim robôs, bots ou outros sistemas, que possuem apenas um token de acesso? Novamente, tudo funciona da mesma forma.

Apenas use qualquer tipo de modelo, qualquer tipo de classe, qualquer tipo de banco de dados que você precise para a sua aplicação. O **FastAPI** cobre tudo com o sistema de injeção de dependências.

## Tamanho do código { #code-size }

```JSON
{"item_id":"foo"}
```

## Parámetros de path con tipos { #path-parameters-with-types }

Puedes declarar el tipo de un parámetro de path en la función, usando anotaciones de tipos estándar de Python:

{* ../../docs_src/path_params/tutorial002_py310.py hl[7] *}

En este caso, `item_id` se declara como un `int`.

/// check | Revisa

O FastAPI garantirá a execução correta para não bloquear o event loop.

Como, neste caso, a função não é assíncrona, o tipo de retorno adequado seria `Iterable[Item]`:

{* ../../docs_src/server_sent_events/tutorial001_py310.py ln[28:31] hl[29] *}

### Sem tipo de retorno { #no-return-type }

Você também pode omitir o tipo de retorno. O FastAPI usará o [`jsonable_encoder`](./encoder.md) para converter os dados e enviá-los.

///

Y cuando devuelves una `Response`, **FastAPI** la pasará directamente.

No hará ninguna conversión de datos con los modelos de Pydantic, no convertirá los contenidos a ningún tipo, etc.

Esto te da mucha flexibilidad. Puedes devolver cualquier tipo de datos, sobrescribir cualquier declaración o validación de datos, etc.

FastAPI se asegurará de ejecutarlo correctamente para que no bloquee el event loop.

Como en este caso la función no es async, el tipo de retorno correcto sería `Iterable[Item]`:

{* ../../docs_src/server_sent_events/tutorial001_py310.py ln[28:31] hl[29] *}

### Sin tipo de retorno { #no-return-type }

También puedes omitir el tipo de retorno. FastAPI usará el [`jsonable_encoder`](./encoder.md) para convertir los datos y enviarlos.

7. Aqui o `response_model` está usando uma anotação de tipo de uma lista de dataclasses `Author`.

    Novamente, você pode combinar `dataclasses` com anotações de tipo padrão.

8. Note que esta *função de operação de rota* usa `def` regular em vez de `async def`.

## Otimizar Desempenho da Resposta - Modelo de Resposta - Tipo de Retorno { #optimize-response-performance-response-model-return-type }

///

### [Hug](https://github.com/hugapi/hug) { #hug }

Hug foi um dos primeiros frameworks a implementar a declaração de tipos de parâmetros de API usando anotações de tipo do Python. Isso foi uma ótima ideia que inspirou outras ferramentas a fazer o mesmo.

Ele usou tipos personalizados em suas declarações em vez dos tipos padrão do Python, mas mesmo assim foi um grande passo adiante.

## Optimizar el Rendimiento del Response - Modelo de Response - Tipo de Retorno { #optimize-response-performance-response-model-return-type }