/// warning | Achtung

Wenn Sie eine `Response` direkt zurückgeben, wie im obigen Beispiel, wird sie direkt zurückgegeben.

Sie wird nicht mit einem Modell usw. serialisiert.

Stellen Sie sicher, dass sie die gewünschten Daten enthält und dass die Werte gültiges JSON sind (wenn Sie `JSONResponse` verwenden).

///

/// note | Technische Details

/// warning | Atenção

Quando você retorna um `Response` diretamente, como no exemplo acima, ele será retornado diretamente.

Ele não será serializado com um modelo, etc.

Garanta que ele tenha toda informação que você deseja, e que os valores sejam um JSON válido (caso você esteja usando `JSONResponse`).

///

/// note | Detalhes Técnicos

 */
package org.apache.maven.model.plugin;

import javax.inject.Named;
import javax.inject.Singleton;

import org.apache.maven.model.Build;
import org.apache.maven.model.InputLocation;
import org.apache.maven.model.InputSource;
import org.apache.maven.model.Model;
import org.apache.maven.model.Plugin;
import org.apache.maven.model.PluginManagement;
import org.apache.maven.model.ReportPlugin;

///

/// note

Notice that the input model is still validated.

So, if you want to receive partial updates that can omit all the attributes, you need to have a model with all the attributes marked as optional (with default values or `None`).

To distinguish from the models with all optional values for **updates** and models with required values for **creation**, you can use the ideas described in [Extra Models](extra-models.md).

Importez `BaseSettings` depuis Pydantic et créez une sous-classe, comme pour un modèle Pydantic.

De la même manière qu'avec les modèles Pydantic, vous déclarez des attributs de classe avec des annotations de type, et éventuellement des valeurs par défaut.

Vous pouvez utiliser toutes les mêmes fonctionnalités et outils de validation que pour les modèles Pydantic, comme différents types de données et des validations supplémentaires avec `Field()`.

{* ../../docs_src/response_headers/tutorial002_py310.py hl[1, 7:8] *}

Y luego puedes devolver cualquier objeto que necesites, como harías normalmente (un `dict`, un modelo de base de datos, etc).

Y si declaraste un `response_model`, aún se usará para filtrar y convertir el objeto que devolviste.

from pydantic import BaseModel

# Deklarieren Sie eine Variable als ein str
# und bekommen Sie Editor-Unterstützung innerhalb der Funktion
def main(user_id: str):
    return user_id


# Ein Pydantic-Modell
class User(BaseModel):
    id: int
    name: str
    joined: date
```

Das kann nun wie folgt verwendet werden:

```Python
my_user: User = User(id=3, name="John Doe", joined="2018-07-19")

    hashed_password = user_dict["hashed_password"],
)
```

/// info | Información

Para una explicación más completa de `**user_dict` revisa en [la documentación para **Extra Models**](../extra-models.md#about-user-in-dict).

///

## Devolver el token { #return-the-token }

El response del endpoint `token` debe ser un objeto JSON.

{* ../../docs_src/response_cookies/tutorial002_py310.py hl[1, 8:9] *}

Y entonces puedes devolver cualquier objeto que necesites, como normalmente lo harías (un `dict`, un modelo de base de datos, etc).

Y si declaraste un `response_model`, todavía se utilizará para filtrar y convertir el objeto que devolviste.

Коли ви дивитеся автоматичну документацію, ви можете перевірити, що вхідна модель і вихідна модель матимуть власну JSON Schema:

<img src="/img/tutorial/response-model/image01.png">

І обидві моделі будуть використані для інтерактивної документації API:

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

## Інші анотації типів повернення { #other-return-type-annotations }