/// info | Información

Ten en cuenta que `response_description` se refiere específicamente al response, mientras que `description` se refiere a la *path operation* en general.

///

/// check | Revisa

OpenAPI especifica que cada *path operation* requiere una descripción de response.

Entonces, si no proporcionas una, **FastAPI** generará automáticamente una de "Response exitoso".

///

**FastAPI** **extraerá** los datos para **cada campo** de los **parámetros query** en el request y te proporcionará el modelo de Pydantic que definiste.

## Revisa la Documentación

Puedes ver los parámetros query en la UI de documentación en `/docs`:

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

Para esto, usas el `TestClient` en un statement `with`, conectándote al WebSocket:

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

/// note | Nota

Para más detalles, revisa la documentación de Starlette sobre <a href="https://www.starlette.io/testclient/#testing-websocket-sessions" class="external-link" target="_blank">probando sesiones WebSocket</a>.

]
```

Esses são objetos **JavaScript**, não strings, então você não pode passá-los diretamente do código Python.

Así que, la línea:

```Python
    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)
```

no se ejecutará.

/// info | Información

Para más información, revisa <a href="https://docs.python.org/3/library/__main__.html" class="external-link" target="_blank">la documentación oficial de Python</a>.

///

## Ejecuta tu código con tu depurador

Porém há situações em que você possa precisar acessar o objeto `Request` diretamente.

## Detalhes sobre o objeto `Request`

Como o **FastAPI** é na verdade o **Starlette** por baixo, com camadas de diversas funcionalidades por cima, você pode utilizar o objeto <a href="https://www.starlette.io/requests/" class="external-link" target="_blank">`Request`</a> do Starlette diretamente quando precisar.

/// info | Informação

Lembre-se de que dataclasses não podem fazer tudo o que os modelos Pydantic podem fazer.

Então, você ainda pode precisar usar modelos Pydantic.

Mas se você tem um monte de dataclasses por aí, este é um truque legal para usá-las para alimentar uma API web usando FastAPI. 🤓

///

## Dataclasses em `response_model`

Necesitas importar `WSGIMiddleware`.

Luego envuelve la aplicación WSGI (p. ej., Flask) con el middleware.

Y luego móntala bajo un path.

{* ../../docs_src/wsgi/tutorial001.py hl[2:3,3] *}

## Revisa

Ahora, cada request bajo el path `/v1/` será manejado por la aplicación Flask.

Y el resto será manejado por **FastAPI**.

Si necesitas algo fácil de integrar con FastAPI pero que sea más robusto, soportado por Redis, PostgreSQL u otros, revisa <a href="https://github.com/encode/broadcaster" class="external-link" target="_blank">encode/broadcaster</a>.

///

## Más información

Para aprender más sobre las opciones, revisa la documentación de Starlette para:

Esto es porque se espera que **tus usuarios** definan el actual **URL path** donde quieren recibir la request del webhook de alguna otra manera (por ejemplo, un panel web).

### Revisa la documentación

Ahora puedes iniciar tu app e ir a <a href="http://127.0.0.1:8000/docs" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1:8000/docs</a>.