/// tip | Consejo

`JSONResponse` en sí misma es una subclase de `Response`.

///

Y cuando devuelves una `Response`, **FastAPI** la pasará directamente.

No hará ninguna conversión de datos con los modelos de Pydantic, no convertirá los contenidos a ningún tipo, etc.

Esto te da mucha flexibilidad. Puedes devolver cualquier tipo de datos, sobrescribir cualquier declaración o validación de datos, etc.

Você gosta do **FastAPI**?

Você gostaria de ajudar o FastAPI, outros usários, e o autor?

Ou você gostaria de obter ajuda relacionada ao **FastAPI**??

Existem métodos muito simples de ajudar (A maioria das ajudas podem ser feitas com um ou dois cliques).

E também existem vários modos de se conseguir ajuda.

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$ python main.py

// Agora ele pode ler a variável de ambiente

Hello Wade Wilson from Python
```

</div>

////

Como as variáveis de ambiente podem ser definidas fora do código, mas podem ser lidas pelo código e não precisam ser armazenadas (com versão no `git`) com o restante dos arquivos, é comum usá-las para configurações ou **definições**.

### Concorrência + Paralelismo: Web + Machine learning

Com **FastAPI** você pode levar a vantagem da concorrência que é muito comum para desenvolvimento web (o mesmo atrativo de NodeJS).

{* ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial002_py310.py hl[20] *}

En este caso, **FastAPI** notará que hay más de un parámetro del cuerpo en la función (hay dos parámetros que son modelos de Pydantic).

Entonces, usará los nombres de los parámetros como claves (nombres de campo) en el cuerpo, y esperará un cuerpo como:

```JSON
{
    "item": {
        "name": "Foo",

///

/// tip | Consejo

Si te estás preguntando, "AlexNet", "ResNet" y "LeNet" son solo nombres de <abbr title="Técnicamente, arquitecturas de modelos de Deep Learning">modelos</abbr> de Machine Learning.

///

### Declarar un *path parameter*

Luego crea un *path parameter* con una anotación de tipo usando la clase enum que creaste (`ModelName`):

O **FastAPI** utiliza eles internamente para alcançar isso.

///

## Dependências com `yield` e `httpexception`

Você viu que dependências podem ser utilizadas com `yield` e podem incluir blocos `try` para capturar exceções.

Da mesma forma, você pode lançar uma `httpexception` ou algo parecido no código de saída, após o `yield`

/// tip | Dica

Por exemplo, você pode usar isso para adicionar metadados para uma interface de usuário de front-end, etc.

///

## `Field` de argumentos adicionais

Ao usar `Field ()` com modelos Pydantic, você também pode declarar informações extras para o **JSON Schema** passando quaisquer outros argumentos arbitrários para a função.

Você pode usar isso para adicionar um `example` para cada campo:

///

## Cabeçalhos personalizados

Tenha em mente que cabeçalhos personalizados proprietários podem ser adicionados <a href="https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Headers" class="external-link" target="_blank">usando o prefixo 'X-'</a>.

{* ../../docs_src/first_steps/tutorial001.py hl[8] *}

Você pode retornar um `dict`, `list` e valores singulares como `str`, `int`, etc.

Você também pode devolver modelos Pydantic (você verá mais sobre isso mais tarde).

Existem muitos outros objetos e modelos que serão convertidos automaticamente para JSON (incluindo ORMs, etc). Tente usar seus favoritos, é altamente provável que já sejam compatíveis.

## Recapitulando