Aunque cualquier otro parámetro declarado normalmente (por ejemplo, el cuerpo con un modelo de Pydantic) seguiría siendo validado, convertido, anotado, etc.

Pero hay casos específicos donde es útil obtener el objeto `Request`.

Python tiene soporte para "anotaciones de tipos" opcionales (también llamadas "type hints").

Estas **"anotaciones de tipos"** o type hints son una sintaxis especial que permite declarar el <dfn title="por ejemplo: str, int, float, bool">tipo</dfn> de una variable.

Al declarar tipos para tus variables, los editores y herramientas te pueden proporcionar un mejor soporte.

- Sometimes, the scheduler incorrectly placed a pod in the "unschedulable" queue instead of the "backoff" queue. This happened when some plugin previously declared the pod as "unschedulable" and then in a later attempt encounters some other error. Scheduling of that pod then got delayed by up to five minutes, after which periodic flushing moved the pod back into the "active" queue. ([#120334](https://github.com/kubernetes/kubernetes/pull/120334), [@pohly](https://github.com/pohly))...

## Utiliser une `StreamingResponse` avec `yield` { #a-streamingresponse-with-yield }

Si vous déclarez un `response_class=StreamingResponse` dans votre *fonction de chemin d'accès*, vous pouvez utiliser `yield` pour envoyer chaque bloc de données à son tour.

{* ../../docs_src/stream_data/tutorial001_py310.py ln[1:23] hl[20,23] *}

* `Field(index=True)` le dice a SQLModel que debe crear un **índice SQL** para esta columna, lo que permitirá búsquedas más rápidas en la base de datos cuando se lean datos filtrados por esta columna.

    SQLModel sabrá que algo declarado como `str` será una columna SQL de tipo `TEXT` (o `VARCHAR`, dependiendo de la base de datos).

### Crear un Engine { #create-an-engine }

# Declarar Datos de Ejemplo de Request { #declare-request-example-data }

Puedes declarar ejemplos de los datos que tu aplicación puede recibir.

Aquí tienes varias formas de hacerlo.

## Datos extra de JSON Schema en modelos de Pydantic { #extra-json-schema-data-in-pydantic-models }

Puedes declarar `examples` para un modelo de Pydantic que se añadirá al JSON Schema generado.

{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial001_py310.py hl[13:24] *}

## Responses Adicionales { #additional-responses }

Probablemente has visto cómo declarar el `response_model` y el `status_code` para una *path operation*.

Eso define los metadatos sobre el response principal de una *path operation*.

También puedes declarar responses adicionales con sus modelos, códigos de estado, etc.

Por padrão, o FastAPI retorna respostas JSON.

Se você declarar um [Modelo de Resposta](../tutorial/response-model.md), o FastAPI irá usá-lo para serializar os dados para JSON, usando Pydantic.

Se você não declarar um modelo de resposta, o FastAPI usará o `jsonable_encoder` explicado em [Codificador Compatível com JSON](../tutorial/encoder.md) e o colocará em uma `JSONResponse`.

Puedes declarar un `response_model`, usando el código de estado por defecto `200` (o uno personalizado si lo necesitas), y luego declarar información adicional para ese mismo response en `responses`, directamente en el esquema de OpenAPI.

**FastAPI** mantendrá la información adicional de `responses` y la combinará con el JSON Schema de tu modelo.

# Utilizando o Request diretamente { #using-the-request-directly }

Até agora você declarou as partes da requisição que você precisa utilizando os seus tipos.

Obtendo dados de:

* O path como parâmetros.
* Cabeçalhos.
* Cookies.
* etc.

E ao fazer isso, o **FastAPI** está validando as informações, convertendo-as e gerando documentação para a sua API automaticamente.