Mas se você tem um monte de dataclasses por aí, este é um truque legal para usá-las para alimentar uma API web usando FastAPI. 🤓

///

## Dataclasses em `response_model` { #dataclasses-in-response-model }

Você também pode usar `dataclasses` no parâmetro `response_model`:

{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial002_py310.py hl[1,6:12,18] *}

A dataclass será automaticamente convertida para uma dataclass Pydantic.

Також можна використовувати `BackgroundTask` окремо в FastAPI, але для цього вам доведеться створити об'єкт у коді та повернути Starlette `Response`, включаючи його.

Детальніше можна почитати в [офіційній документації Starlette про Background Tasks](https://www.starlette.dev/background/).

## Застереження { #caveat }

<img src="/img/deployment/https/https05.drawio.svg">

### HTTP-відповідь { #http-response }

Застосунок обробить запит і надішле **звичайну (незашифровану) HTTP-відповідь** TLS Termination Proxy.

<img src="/img/deployment/https/https06.drawio.svg">

### HTTPS-відповідь { #https-response }

如果你的应用需要接收和发送 JSON 数据，但其中需要包含二进制数据，可以将其编码为 base64。

## Base64 与文件 { #base64-vs-files }

请先考虑是否可以使用 [请求文件](../tutorial/request-files.md) 来上传二进制数据，并使用 [自定义响应 - FileResponse](./custom-response.md#fileresponse--fileresponse-) 来发送二进制数据，而不是把它编码进 JSON。

JSON 只能包含 UTF-8 编码的字符串，因此无法直接包含原始字节。

Base64 可以把二进制数据编码为字符串，但为此会使用比原始二进制更多的字符，因此通常比直接使用文件的效率更低。

仅当你确实需要在 JSON 中包含二进制数据且无法使用文件时，才使用 base64。

{* ../../docs_src/header_params/tutorial003_an_py310.py hl[9] *}

Si te comunicas con esa *path operation* enviando dos headers HTTP como:

```
X-Token: foo
X-Token: bar
```

El response sería como:

```JSON
{
    "X-Token values": [
        "bar",
        "foo"
    ]
}
```

## Recapitulación { #recap }

Mais si vous avez déjà un ensemble de dataclasses sous la main, c'est une astuce pratique pour les utiliser afin d'alimenter une API Web avec FastAPI. 🤓

///

## Utiliser des dataclasses dans `response_model` { #dataclasses-in-response-model }

Vous pouvez aussi utiliser `dataclasses` dans le paramètre `response_model` :

{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial002_py310.py hl[1,6:12,18] *}

- Resolves a spurious "Unknown discovery response content-type" error in client-go discovery requests by tolerating extra content-type parameters in API responses ([#117637](https://github.com/kubernetes/kubernetes/pull/117637), [@seans3](https://github.com/seans3)) [SIG API Machinery]

würden Sie die mehreren `q`-*Query-Parameter*-Werte (`foo` und `bar`) in einer Python-`list` in Ihrer *Pfadoperation-Funktion* im *Funktionsparameter* `q` erhalten.

So wäre die <abbr title="Response – Antwort: Daten, die der Server zum anfragenden Client zurücksendet">Response</abbr> zu dieser URL:

```JSON
{
  "q": [
    "foo",
    "bar"
  ]
}
```

/// tip | Tipp

По‑прежнему можно использовать один `BackgroundTask` в FastAPI, но тогда вам нужно создать объект в своём коде и вернуть Starlette `Response`, включающий его.

Подробнее см. в [официальной документации Starlette по фоновым задачам](https://www.starlette.dev/background/).

## Предостережение { #caveat }

///

Ardından app ile bir `AsyncClient` oluşturup `await` kullanarak ona async request'ler gönderebiliriz.

{* ../../docs_src/async_tests/app_a_py310/test_main.py hl[9:12] *}

Bu, şu kullanıma denktir:

```Python
response = client.get('/')
```

...ki daha önce request'leri `TestClient` ile bu şekilde gönderiyorduk.

/// tip | İpucu

Yeni `AsyncClient` ile async/await kullandığımızı unutmayın; request asenkron çalışır.

///