## Caso de uso { #use-case }

Por ejemplo, imagina que quieres devolver un código de estado HTTP de "OK" `200` por defecto.

Pero si los datos no existieran, quieres crearlos y devolver un código de estado HTTP de "CREATED" `201`.

Pero todavía quieres poder filtrar y convertir los datos que devuelves con un `response_model`.

Para esos casos, puedes usar un parámetro `Response`.

Realizará la validación de los datos compuestos, y los documentará así para el esquema de OpenAPI y la documentación automática.

## Valores singulares en el cuerpo { #singular-values-in-body }

De la misma manera que hay un `Query` y `Path` para definir datos extra para parámetros de query y path, **FastAPI** proporciona un equivalente `Body`.

No estamos restringidos a tener solo una dependencia que pueda devolver ese tipo de datos.

///

## Otros modelos { #other-models }

Ahora puedes obtener el usuario actual directamente en las *path operation functions* y manejar los mecanismos de seguridad a nivel de **Dependency Injection**, usando `Depends`.

Y puedes usar cualquier modelo o datos para los requisitos de seguridad (en este caso, un modelo de Pydantic `User`).

    private final Map<Object, LocalSnapshotMetadata> snapshots;

    private final Date timestamp;

    LocalSnapshotMetadataGenerator(RepositorySystemSession session, InstallRequest request) {
        timestamp = (Date) ConfigUtils.getObject(session, new Date(), "maven.startTime");

        snapshots = new LinkedHashMap<>();
    }

    @Override

Jetzt wird jeder <abbr title="Request – Anfrage: Daten, die der Client zum Server sendet">Request</abbr> unter dem Pfad `/v1/` von der Flask-Anwendung verarbeitet.

Und der Rest wird von **FastAPI** gehandhabt.

# OpenAPI Webhooks { #openapi-webhooks }

Es gibt Fälle, in denen Sie Ihren API-**Benutzern** mitteilen möchten, dass Ihre App *deren* App mit einigen Daten aufrufen (einen <abbr title="Request – Anfrage: Daten, die der Client zum Server sendet">Request</abbr> senden) könnte, normalerweise um über ein bestimmtes **Event** zu **benachrichtigen**.

Los modelos Pydantic tienen un método `.dict()` que devuelve un `dict` con los datos del modelo.

Así que, si creamos un objeto Pydantic `user_in` como:

```Python
user_in = UserIn(username="john", password="secret", email="******@****.***")
```

y luego llamamos a:

```Python
user_dict = user_in.dict()
```

ahora tenemos un `dict` con los datos en la variable `user_dict` (es un `dict` en lugar de un objeto modelo Pydantic).

{* ../../docs_src/cookie_param_models/tutorial001_an_py310.py hl[9:12,16] *}

**FastAPI** wird die Daten für **jedes Feld** aus den im <abbr title="Request – Anfrage: Daten, die der Client zum Server sendet">Request</abbr> empfangenen **Cookies** **extrahieren** und Ihnen das von Ihnen definierte Pydantic-Modell bereitstellen.

## Die Dokumentation testen { #check-the-docs }

Para más información sobre cómo pasar datos al backend (usando `httpx` o el `TestClient`) revisa la <a href="https://www.python-httpx.org" class="external-link" target="_blank">documentación de HTTPX</a>.

/// info | Información

Ten en cuenta que el `TestClient` recibe datos que pueden ser convertidos a JSON, no modelos de Pydantic.

                runningDocsTestTask.get() -> "from current time because testing docs"
                runningOnCi.get() -> "from current time because CI"
                else -> "from current date"
            }
        }

    private
    fun Date.withoutTime(): Date = SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd").run {
        parse(format(this@withoutTime))
    }