* Ele pode então fazer algo com essa **requisição** ou executar qualquer código necessário.
* Então ele passa a **requisição** para ser processada pelo resto do aplicativo (por alguma *operação de rota*).
* Ele então pega a **resposta** gerada pelo aplicativo (por alguma *operação de rota*).
* Ele pode fazer algo com essa **resposta** ou executar qualquer código necessário.
* Então ele retorna a **resposta**.

/// note | "Detalhes técnicos"

# Retorno - Altere o Código de Status

Você provavelmente leu anteriormente que você pode definir um [Código de Status do Retorno](../tutorial/response-status-code.md){.internal-link target=_blank} padrão.

Porém em alguns casos você precisa retornar um código de status diferente do padrão.

## Caso de uso

Por exemplo, imagine que você deseja retornar um código de status HTTP de "OK" `200` por padrão.

# Codificador Compatível com JSON

Existem alguns casos em que você pode precisar converter um tipo de dados (como um modelo Pydantic) para algo compatível com JSON (como um `dict`, `list`, etc).

Por exemplo, se você precisar armazená-lo em um banco de dados.

Para isso, **FastAPI** fornece uma função `jsonable_encoder()`.

## Usando a função `jsonable_encoder`

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

Em alguns casos de uso especiais (provavelmente não muito comum), você pode desejar **restringir** os campos do formulário para aceitar apenas os declarados no modelo Pydantic. E **proibir** qualquer campo **extra**.

/// note | "Nota"

# Extendendo o OpenAPI

Existem alguns casos em que pode ser necessário modificar o esquema OpenAPI gerado.

Nesta seção, você verá como fazer isso.

## O processo normal

O processo normal (padrão) é o seguinte:

Uma aplicação (instância) do `FastAPI` possui um método `.openapi()` que deve retornar o esquema OpenAPI.

Mas quando se checa _benchmarks_ e comparações você deveria ter o seguinte em mente.

## Comparações e velocidade

Ao verificar os _benchmarks_, é comum observar algumas ferramentas de diferentes tipos comparadas como equivalentes.

Especificamente, observa-se Uvicorn, Starlette e FastAPI comparados juntos (entre muitas outras ferramentas).

<img src="/img/tutorial/dataclasses/image01.png">

## Dataclasses em Estruturas de Dados Aninhadas

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.

* `int`
* `float`
* `bool`
* `bytes`

```Python hl_lines="1"
{!../../docs_src/python_types/tutorial005.py!}
```

### Tipos genéricos com parâmetros de tipo

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.

Agora, a partir de uma perspectiva do desenvolvedor, aqui estão algumas coisas para ter em mente ao pensar em HTTPS:

* Para HTTPS, o servidor precisa ter certificados gerados por um terceiro.
    * Esses certificados são adquiridos de um terceiro, eles não são simplesmente "gerados".

/// danger | Perigo

Isso é um recurso "avançado".

Se você for um iniciante em **FastAPI** você deve considerar pular essa seção.

///

## Casos de Uso

Alguns casos de uso incluem:

* Converter requisições não-JSON para JSON (por exemplo, <a href="https://msgpack.org/index.html" class="external-link" target="_blank">`msgpack`</a>).
* Descomprimir corpos de requisição comprimidos com gzip.