Para usar isso, declare uma lista de `bytes` ou `UploadFile`:

{* ../../docs_src/request_files/tutorial002_an_py39.py hl[10,15] *}

Você receberá, tal como declarado, uma `list` de `bytes` ou `UploadFile`.

/// note | Detalhes Técnicos

Você pode também pode usar `from starlette.responses import HTMLResponse`.

```Python
results = await some_library()
```

Então, declare suas *funções de operação de rota* com `async def` como:

```Python hl_lines="2"
@app.get('/')
async def read_results():
    results = await some_library()
    return results
```

/// note | Nota

Você só pode usar `await` dentro de funções criadas com `async def`.

///

---

Então, por baixo dos panos, ele incluiria esses dados compatíveis com JSON (e.g. um `dict`) dentro de uma `JSONResponse` que é utilizada para enviar uma resposta para o cliente.

Mas você pode retornar a `JSONResponse` diretamente nas suas *operações de rota*.

Pode ser útil para retornar cabeçalhos e cookies personalizados, por exemplo.

## Retornando uma `Response` { #return-a-response }

///

Como o SQLModel é baseado no SQLAlchemy, você pode facilmente usar **qualquer banco de dados suportado** pelo SQLAlchemy (o que também os torna suportados pelo SQLModel), como:

* PostgreSQL
* MySQL
* SQLite
* Oracle
* Microsoft SQL Server, etc.

Neste exemplo, usaremos **SQLite**, porque ele usa um único arquivo e o Python tem suporte integrado. Assim, você pode copiar este exemplo e executá-lo como está.

Se você tiver uma versão mais antiga, terá erros ao tentar usar `Annotated`.

Certifique-se de [Atualizar a versão do FastAPI](../deployment/versions.md#upgrading-the-fastapi-versions){.internal-link target=_blank} para pelo menos 0.95.1 antes de usar `Annotated`.

///

## Use `Annotated` no tipo do parâmetro `q` { #use-annotated-in-the-type-for-the-q-parameter }

///

## Leia o Tutorial primeiro { #read-the-tutorial-first }

Você ainda pode usar a maior parte dos recursos no **FastAPI** com o conhecimento do [Tutorial - Guia de Usuário](../tutorial/index.md){.internal-link target=_blank}.

# Usar el Request Directamente { #using-the-request-directly }

Hasta ahora, has estado declarando las partes del request que necesitas con sus tipos.

Tomando datos de:

* El path como parámetros.
* Headers.
* Cookies.
* etc.

Y al hacerlo, **FastAPI** está validando esos datos, convirtiéndolos y generando documentación para tu API automáticamente.

Pero hay situaciones donde podrías necesitar acceder al objeto `Request` directamente.

///

Se o `bump-pydantic` não funcionar para o seu caso, você pode usar o suporte a modelos Pydantic v1 e v2 na mesma aplicação para fazer a migração para o Pydantic v2 gradualmente.

Você poderia primeiro atualizar o Pydantic para usar a versão 2 mais recente e alterar os imports para usar `pydantic.v1` para todos os seus modelos.

///

/// note | Detalhes Técnicos

Você também pode usar `from starlette.requests import Request`.

Mas você não precisa memorizar o que cada um desses códigos significa.

Você pode usar as variáveis de conveniência de `fastapi.status`.

{* ../../docs_src/response_status_code/tutorial002_py39.py hl[1,6] *}

Eles são apenas uma conveniência, eles possuem o mesmo número, mas dessa forma você pode usar o preenchimento automático do editor para encontrá-los:

<img src="/img/tutorial/response-status-code/image02.png">