Pour une **API Web**, cela implique normalement de la placer sur une **machine distante**, avec un **programme serveur**
qui offre de bonnes performances, une bonne stabilité, _etc._, afin que vos **utilisateurs** puissent **accéder** à
l'application efficacement et sans interruption ni problème.

Ceci contraste avec les étapes de **développement**, où vous êtes constamment en train de modifier le code, de le casser

    * Converte tipos Python (`str`, `int`, `float`, `bool`, `list` etc).
    * Objetos `datetime`.
    * Objetos `UUID`.
    * Modelos de Banco de Dados.
    * ...e muito mais.
* Documentação interativa automática da API, incluindo 2 alternativas de interface de usuário:
    * Swagger UI.
    * ReDoc.

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/// tip | "Dica"

Você pode usar a mesma técnica para estender o JSON Schema e adicionar suas próprias informações extras de forma personalizada.

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

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## `Field` de argumentos adicionais

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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.

Isso te dá bastante flexibilidade. Você pode retornar qualquer tipo de dado, sobrescrever qualquer declaração e validação nos dados, etc.

## Utilizando o `jsonable_encoder` em uma `Response`

# Renvoyer directement une réponse

Lorsque vous créez une *opération de chemins* **FastAPI**, vous pouvez normalement retourner n'importe quelle donnée : un `dict`, une `list`, un modèle Pydantic, un modèle de base de données, etc.

Par défaut, **FastAPI** convertirait automatiquement cette valeur de retour en JSON en utilisant le `jsonable_encoder` expliqué dans [JSON Compatible Encoder](../tutorial/encoder.md){.internal-link target=_blank}.

* `close()`: Fecha o arquivo.

Como todos esses métodos são assíncronos (`async`) você precisa esperar ("await") por eles.

Por exemplo, dentro de uma *função de operação de rota* assíncrona você pode obter os conteúdos com:

```Python
contents = await myfile.read()
```

## Documentação das Descrições de Resposta - OpenAPI

Para definir a descrição de uma resposta exibida na interface da documentação, leia a seção [Tutorial - Path Operation Configurations - Response description](../tutorial/path-operation-configuration.md#response-description){.internal-link target=_blank}.

## Documentação para Depreciar uma *Operação de Rota* - OpenAPI

    * Então, ao utilizar o FastAPI você estará economizando tempo de desenvolvimento, evitará _bugs_, linhas de código, e você provavelmente terá a mesma performance (ou melhor) do que não utilizá-lo (já que você teria que implementar tudo isso em seu código).

```

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## Recapitulando

Com exceção de todas as palavras complicadas usadas aqui, o sistema de **Injeção de Dependência** é bastante simples.

Consiste apenas de funções que parecem idênticas a *funções de operação de rota*.

Mas ainda assim, é bastante poderoso, e permite que você declare grafos (árvores) de dependências com uma profundidade arbitrária.

/// tip | "Dica"

Da mesma forma que você pode definir o tema de destaque de sintaxe com a chave `"syntaxHighlight.theme"` (observe que há um ponto no meio):

```Python hl_lines="3"
{!../../docs_src/configure_swagger_ui/tutorial002.py!}
```

Essa configuração alteraria o tema de cores de destaque de sintaxe:

<img src="/img/tutorial/extending-openapi/image04.png">

## Alterar parâmetros de UI padrão do Swagger