# Usando Dataclasses { #using-dataclasses }

FastAPI é construído em cima do **Pydantic**, e eu tenho mostrado como usar modelos Pydantic para declarar requisições e respostas.

Mas o FastAPI também suporta o uso de [`dataclasses`](https://docs.python.org/3/library/dataclasses.html) da mesma forma:

{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial001_py310.py hl[1,6:11,18:19] *}

Ao declarar `response_class=HTMLResponse`, a documentação entenderá que a resposta será HTML.

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/// note | Detalhes Técnicos

Você também poderia usar `from starlette.templating import Jinja2Templates`.

* `expose_headers` - Indica quaisquer cabeçalhos de resposta que devem ser disponibilizados ao navegador. O padrão é `[]`.
* `max_age` - Define um tempo máximo em segundos para os navegadores armazenarem em cache as respostas CORS. O padrão é `600`.

O middleware responde a dois tipos específicos de solicitação HTTP...

## Lista de modelos { #list-of-models }

Da mesma forma, você pode declarar respostas de listas de objetos.

Para isso, use o padrão Python `list`:

{* ../../docs_src/extra_models/tutorial004_py310.py hl[18] *}

## Resposta com `dict` arbitrário { #response-with-arbitrary-dict }

Você também pode usar `from starlette.responses import HTMLResponse`.

**FastAPI** providencia o mesmo `starlette.responses` que `fastapi.responses` apenas como uma conveniência para você, o desenvolvedor. Mas a maioria das respostas disponíveis vem diretamente do Starlette.

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### Uploads de Múltiplos Arquivos com Metadados Adicionais { #multiple-file-uploads-with-additional-metadata }

Queremos que o FastAPI continue **filtrando** os dados usando o modelo de resposta. Para que, embora a função retorne mais dados, a resposta inclua apenas os campos declarados no modelo de resposta.

<span style="color: green;">INFO</span>:     Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit)
```

</div>

### Verifique as respostas { #check-the-responses }

Agora, se você for ao URL com a porta para o Uvicorn: [http://127.0.0.1:8000/app](http://127.0.0.1:8000/app), você verá a resposta normal:

```JSON
{
    "message": "Hello World",
    "root_path": "/api/v1"
}
```

/// tip | Dica

* Suporte a **WebSocket**.
* Tarefas em processo background.
* Eventos na inicialização e encerramento.
* Cliente de testes construído sobre HTTPX.
* Respostas em **CORS**, GZip, Static Files, Streaming.
* Suporte a **Session e Cookie**.
* 100% de cobertura de testes.
* 100% do código utilizando anotações de tipo.

## Recursos do Pydantic { #pydantic-features }

* Suporte a WebSocket.
* Tarefas em segundo plano dentro do processo.
* Eventos de inicialização e encerramento.
* Cliente de testes construído com HTTPX.
* CORS, GZip, Arquivos Estáticos, respostas Streaming.
* Suporte para Sessão e Cookie.
* 100% coberto por testes.
* Código base 100% anotado com tipagem.
* Poucas dependências obrigatórias.

Esse é o caso da maioria das aplicações web.

Muitos, muitos usuários, mas seu servidor está esperando 🕙 pela sua conexão não tão boa enviar suas requisições.

E então esperando 🕙 novamente as respostas voltarem.

Essa "espera" 🕙 é medida em microssegundos, mas ainda assim, somando tudo, é um monte de espera no final.

Por isso que faz bastante sentido utilizar código assíncrono ⏸🔀⏯ para APIs web.