### Tipos genéricos com parâmetros de tipo { #generic-types-with-type-parameters }

Existem algumas estruturas de dados que podem conter outros valores, como `dict`, `list`, `set` e `tuple`. E os valores internos também podem ter seu próprio tipo.

Estes tipos que possuem tipos internos são chamados de tipos "**genéricos**". E é possível declará-los mesmo com os seus tipos internos.

## Cuerpos de `dict`s arbitrarios { #bodies-of-arbitrary-dicts }

También puedes declarar un cuerpo como un `dict` con claves de algún tipo y valores de algún otro tipo.

De esta manera, no tienes que saber de antemano cuáles son los nombres válidos de campo/atributo (como sería el caso con modelos Pydantic).

Esto sería útil si deseas recibir claves que aún no conoces.

Cuando devuelves un `Response` directamente, como en el ejemplo anterior, se devuelve directamente.

No se serializará con un modelo, etc.

Asegúrate de que tenga los datos que deseas que tenga y que los valores sean JSON válidos (si estás usando `JSONResponse`).

///

/// note | Detalles Técnicos

También podrías usar `from starlette.responses import JSONResponse`.

Ele simplifica o processo de **criar**, **implantar** e **acessar** uma API com esforço mínimo.

Traz a mesma **experiência do desenvolvedor** de criar aplicações com FastAPI para **implantá-las** na nuvem. 🎉

Ele também cuidará da maioria das coisas de que você precisaria ao implantar uma aplicação, como:

* HTTPS
* Replicação, com dimensionamento automático baseado em requests
* etc.

{* ../../docs_src/events/tutorial001_py39.py hl[8] *}

Nesse caso, a função de manipulador do evento `startup` inicializará os itens do "banco de dados" (apenas um `dict`) com alguns valores.

Você pode adicionar mais de uma função de manipulador de eventos.

E sua aplicação não começará a receber requisições até que todos os manipuladores de eventos `startup` sejam concluídos.

## Corpos de `dict`s arbitrários { #bodies-of-arbitrary-dicts }

Você também pode declarar um corpo como um `dict` com chaves de algum tipo e valores de outro tipo.

Sem ter que saber de antemão quais são os nomes de campos/atributos válidos (como seria o caso dos modelos Pydantic).

Isso seria útil se você deseja receber chaves que ainda não conhece.

---

**FastAPI** fornece as mesmas `starlette.responses` em `fastapi.responses` apenas como uma conveniência para você, o desenvolvedor. Mas a maioria das respostas disponíveis vem diretamente do Starlette.

E como o `Response` pode ser usado frequentemente para definir cabeçalhos e cookies, o **FastAPI** também o fornece em `fastapi.Response`.

///

**FastAPI** fornece as mesmas `starlette.responses` como `fastapi.responses` apenas como uma conveniência para você, desenvolvedor. Mas a maioria das respostas disponíveis vem diretamente do Starlette.

E como a `Response` pode ser usada frequentemente para definir cabeçalhos e cookies, **FastAPI** também a fornece em `fastapi.Response`.

///

Si quieres asegurar tu API, hay varias cosas mejores que puedes hacer, por ejemplo:

* Asegúrate de tener modelos Pydantic bien definidos para tus request bodies y responses.
* Configura los permisos y roles necesarios usando dependencias.

        * En requests, se leerá una list, eliminando duplicados y convirtiéndola en un `set`.
        * En responses, el `set` se convertirá en una `list`.
        * El esquema generado especificará que los valores del `set` son únicos (usando `uniqueItems` de JSON Schema).
* `bytes`:
    * `bytes` estándar de Python.
    * En requests y responses se tratará como `str`.