Y luego puedes establecer headers en ese objeto de response *temporal*.

{* ../../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.

* [Objeto de Responses de OpenAPI](https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/blob/master/versions/3.1.0.md#responses-object), incluye el `Response Object`.

## Usando `Jinja2Templates` { #using-jinja2templates }

* Importe `Jinja2Templates`.
* Crie um objeto `templates` que você possa reutilizar posteriormente.
* Declare um parâmetro `Request` no *path operation* que retornará um template.
* Use o `templates` que você criou para renderizar e retornar uma `TemplateResponse`, passe o nome do template, o objeto `request` e um dicionário "context" com pares chave-valor a serem usados dentro do template do Jinja2.

* `file`: Un [`SpooledTemporaryFile`](https://docs.python.org/3/library/tempfile.html#tempfile.SpooledTemporaryFile) (un objeto [parecido a un archivo](https://docs.python.org/3/glossary.html#term-file-like-object)). Este es el objeto de archivo Python real que puedes pasar directamente a otras funciones o paquetes que esperan un objeto "parecido a un archivo".

## O processo normal { #the-normal-process }

O processo normal (padrão) é o seguinte:

Uma aplicação (instância) do `FastAPI` possui um método `.openapi()` que deve retornar o esquema OpenAPI.

Como parte da criação do objeto de aplicação, uma *operação de rota* para `/openapi.json` (ou para o que você definir como `openapi_url`) é registrada.

Ela apenas retorna uma resposta JSON com o resultado do método `.openapi()` da aplicação.

/// info | Informação

O ponto importante é que sua aplicação poderá produzir cada linha em sequência, enquanto o cliente consome as anteriores.

///

/// note | Detalhes Técnicos

Incluindo bibliotecas externas também baseadas no Pydantic, como <abbr title="Object-Relational Mapper - Mapeador Objeto-Relacional">ORM</abbr>s e <abbr title="Object-Document Mapper - Mapeador Objeto-Documento">ODM</abbr>s para bancos de dados.

Isso também significa que em muitos casos você poderá passar o mesmo objeto que você receber de uma requisição **diretamente para o banco de dados**, já que tudo é validado automaticamente.

```

///

Importa `TestClient`.

Crea un `TestClient` pasándole tu aplicación de **FastAPI**.

Crea funciones con un nombre que comience con `test_` (esta es la convención estándar de `pytest`).

Usa el objeto `TestClient` de la misma manera que con `httpx`.

Escribe declaraciones `assert` simples con las expresiones estándar de Python que necesites revisar (otra vez, estándar de `pytest`).

Incluyendo paquetes externos también basados en Pydantic, como <abbr title="Object-Relational Mapper – Mapeador Objeto-Relacional">ORM</abbr>s, <abbr title="Object-Document Mapper – Mapeador Objeto-Documento">ODM</abbr>s para bases de datos.

Esto también significa que, en muchos casos, puedes pasar el mismo objeto que obtienes de un request **directamente a la base de datos**, ya que todo se valida automáticamente.

```

///

Importe `TestClient`.

Crie um `TestClient` passando sua aplicação **FastAPI** para ele.

Crie funções com um nome que comece com `test_` (essa é a convenção padrão do `pytest`).

Use o objeto `TestClient` da mesma forma que você faz com `httpx`.

Escreva instruções `assert` simples com as expressões Python padrão que você precisa verificar (novamente, `pytest` padrão).