* Luego devuelve la `response` generada por la correspondiente *path operation*.
* Puedes entonces modificar aún más la `response` antes de devolverla.

{* ../../docs_src/middleware/tutorial001_py310.py hl[8:9,11,14] *}

/// tip | Consejo

Ten en cuenta que los custom proprietary headers se pueden añadir [usando el prefijo `X-`](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Headers).

Es posible recibir headers duplicados. Eso significa, el mismo header con múltiples valores.

Puedes definir esos casos usando una lista en la declaración del tipo.

Recibirás todos los valores del header duplicado como una `list` de Python.

Por ejemplo, para declarar un header de `X-Token` que puede aparecer más de una vez, puedes escribir:

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

* Procesamiento de datos:
  * Por ejemplo, supongamos que recibes un archivo que debe pasar por un proceso lento, puedes devolver un response de "Accepted" (HTTP 202) y procesar el archivo en segundo plano.

## Usando `BackgroundTasks` { #using-backgroundtasks }

## Base64 vs Archivos { #base64-vs-files }

Considera primero si puedes usar [Archivos en request](../tutorial/request-files.md) para subir datos binarios y [Response personalizada - FileResponse](./custom-response.md#fileresponse--fileresponse-) para enviar datos binarios, en lugar de codificarlos en JSON.

# Declarar Datos de Ejemplo de Request { #declare-request-example-data }

Puedes declarar ejemplos de los datos que tu aplicación puede recibir.

Aquí tienes varias formas de hacerlo.

## Datos extra de JSON Schema en modelos de Pydantic { #extra-json-schema-data-in-pydantic-models }

Puedes declarar `examples` para un modelo de Pydantic que se añadirá al JSON Schema generado.

{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial001_py310.py hl[13:24] *}

Ten en cuenta que los dataclasses no pueden hacer todo lo que los modelos de Pydantic pueden hacer.

Así que, podrías necesitar seguir usando modelos de Pydantic.

Pero si tienes un montón de dataclasses por ahí, este es un buen truco para usarlos para potenciar una API web usando FastAPI. 🤓

///

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

También puedes usar `dataclasses` en el parámetro `response_model`:

{* ../../docs_src/stream_data/tutorial001_py310.py ln[1:23] hl[20,23] *}

FastAPI entregará cada bloque de datos a `StreamingResponse` tal cual, no intentará convertirlo a JSON ni nada parecido.

### *path operation functions* no async { #non-async-path-operation-functions }

Por lo tanto, puedes buscar esa excepción específica dentro de la dependencia con `except SomeException`.

Del mismo modo, puedes usar `finally` para asegurarte de que los pasos de salida se ejecuten, sin importar si hubo una excepción o no.

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial007_py310.py hl[3,5] *}

## Sub-dependencias con `yield` { #sub-dependencies-with-yield }

# Modelo de Response - Tipo de Retorno { #response-model-return-type }

Puedes declarar el tipo utilizado para el response anotando el **tipo de retorno** de la *path operation function*.

Puedes utilizar **anotaciones de tipos** de la misma manera que lo harías para datos de entrada en **parámetros** de función, puedes utilizar modelos de Pydantic, lists, diccionarios, valores escalares como enteros, booleanos, etc.

## URLs de Docs { #docs-urls }

Puedes configurar las dos interfaces de usuario de documentación incluidas:

* **Swagger UI**: servida en `/docs`.
    * Puedes establecer su URL con el parámetro `docs_url`.
    * Puedes deshabilitarla estableciendo `docs_url=None`.
* **ReDoc**: servida en `/redoc`.
    * Puedes establecer su URL con el parámetro `redoc_url`.
    * Puedes deshabilitarla estableciendo `redoc_url=None`.