Te mostraré algunos de los conceptos principales que probablemente deberías tener en cuenta al desplegar una aplicación **FastAPI** (aunque la mayoría se aplica a cualquier otro tipo de aplicación web).

Lembre-se que quando você importa `Query`, `Path`, e outros de `fastapi`, esse são na realidade funções que retornam classes especiais.

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/// tip | Dica

Note como cada atributo do modelo com um tipo, valor padrão e `Field` possuem a mesma estrutura que parâmetros de *funções de operações de rota*, com `Field` ao invés de `Path`, `Query` e `Body`.

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/// tip | Dica

A própria `JSONResponse` é uma subclasse de `Response`.

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E quando você retorna uma `Response`, o **FastAPI** vai repassá-la diretamente.

Ele não vai fazer conversões de dados com modelos do Pydantic, não irá converter a tipagem de nenhum conteúdo, etc.

Vou mostrar alguns dos principais conceitos que você provavelmente deve ter em mente ao implantar uma aplicação **FastAPI** (embora a maior parte se aplique a qualquer outro tipo de aplicação web).

De toda forma, nós podemos declarar o esquema esperado para o corpo da requisição.

### Tipo de conteúdo do OpenAPI personalizado { #custom-openapi-content-type }

Recuerda que cuando importas `Query`, `Path`, y otros desde `fastapi`, en realidad son funciones que devuelven clases especiales.

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/// tip | Consejo

Observa cómo cada atributo del modelo con un tipo, un valor por defecto y `Field` tiene la misma estructura que un parámetro de una *path operation function*, con `Field` en lugar de `Path`, `Query` y `Body`.

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# Codificador compatible con JSON { #json-compatible-encoder }

Hay algunos casos en los que podrías necesitar convertir un tipo de dato (como un modelo de Pydantic) a algo compatible con JSON (como un `dict`, `list`, etc).

Por ejemplo, si necesitas almacenarlo en una base de datos.

Para eso, **FastAPI** proporciona una función `jsonable_encoder()`.

## Usando el `jsonable_encoder` { #using-the-jsonable-encoder }

# Tipos de dados extras { #extra-data-types }

Até agora, você tem usado tipos de dados comuns, tais como:

* `int`
* `float`
* `str`
* `bool`

Mas você também pode usar tipos de dados mais complexos.

E você ainda terá os mesmos recursos que viu até agora:

* Ótimo suporte do editor.
* Conversão de dados das requisições recebidas.
* Conversão de dados para os dados da resposta.
* Validação de dados.

Mas você ainda precisa que ela seja executada/resolvida.

Para esses casos, em vez de declarar um parâmetro em uma *função de operação de rota* com `Depends`, você pode adicionar um argumento `dependencies` do tipo `list` ao decorador da operação de rota.

## Adicione `dependencies` ao decorador da operação de rota { #add-dependencies-to-the-path-operation-decorator }

# Cabeçalhos de resposta { #response-headers }

## Use um parâmetro `Response` { #use-a-response-parameter }

Você pode declarar um parâmetro do tipo `Response` na sua *função de operação de rota* (assim como você pode fazer para cookies).

Então você pode definir os cabeçalhos nesse objeto de resposta *temporário*.

{* ../../docs_src/response_headers/tutorial002_py39.py hl[1, 7:8] *}