Então você pode definir os cabeçalhos nesse objeto de resposta *temporário*.

{* ../../docs_src/response_headers/tutorial002.py hl[1,7:8] *}

Em seguida você pode retornar qualquer objeto que precisar, da maneira que faria normalmente (um `dict`, um modelo de banco de dados, etc.).

Se você declarou um `response_model`, ele ainda será utilizado para filtrar e converter o objeto que você retornou.

Además, los headers HTTP no diferencian entre mayúsculas y minúsculas, por lo que los puedes declarar con el estilo estándar de Python (también conocido como "snake_case").

Así que, puedes usar `user_agent` como normalmente lo harías en código Python, en lugar de necesitar capitalizar las primeras letras como `User_Agent` o algo similar.

* `HEAD`
* `PATCH`
* `TRACE`

No protocolo HTTP, você pode se comunicar com cada rota usando um (ou mais) desses "métodos".

---

Ao construir APIs, você normalmente usa esses métodos HTTP para executar uma ação específica.

Normalmente você usa:

* `POST`: para criar dados.
* `GET`: para ler dados.
* `PUT`: para atualizar dados.
* `DELETE`: para deletar dados.

///

## Errores de dependencias y valores de retorno

Puedes usar las mismas *funciones* de dependencia que usas normalmente.

### Requisitos de dependencia

Pueden declarar requisitos de request (como headers) u otras sub-dependencias:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial006_an_py39.py hl[8,13] *}

### Lanzar excepciones

* `HEAD`
* `PATCH`
* `TRACE`

En el protocolo HTTP, puedes comunicarte con cada path usando uno (o más) de estos "métodos".

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Al construir APIs, normalmente usas estos métodos HTTP específicos para realizar una acción específica.

Normalmente usas:

* `POST`: para crear datos.
* `GET`: para leer datos.
* `PUT`: para actualizar datos.
* `DELETE`: para eliminar datos.

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## Erros das dependências e valores de retorno

Você pode utilizar as mesmas *funções* de dependências que você usaria normalmente.

### Requisitos de Dependências

Dependências podem declarar requisitos de requisições (como cabeçalhos) ou outras subdependências:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial006_an_py39.py hl[8,13] *}

### **FastAPI** normal

Primero, escribe toda tu aplicación **FastAPI** como normalmente:

{* ../../docs_src/extending_openapi/tutorial001.py hl[1,4,7:9] *}

### Generar el esquema de OpenAPI

Por exemplo:

* **Processamento de áudio** ou **imagem**
* **Visão Computacional**: uma imagem é composta por milhões de pixels, cada pixel tem 3 valores / cores, processar isso normalmente exige alguma computação em todos esses pixels ao mesmo tempo

* **Machine Learning**: Normalmente exige muita multiplicação de matrizes e vetores. Pense numa grande planilha com números e em multiplicar todos eles juntos e ao mesmo tempo.

{* ../../docs_src/response_change_status_code/tutorial001.py hl[1,9,12] *}

E então você pode retornar qualquer objeto que você precise, como você faria normalmente (um `dict`, um modelo de banco de dados, etc.).

E se você declarar um `response_model`, ele ainda será utilizado para filtrar e converter o objeto que você retornou.

### **FastAPI** Normal

Primeiro, escreva toda a sua aplicação **FastAPI** normalmente:

{* ../../docs_src/extending_openapi/tutorial001.py hl[1,4,7:9] *}

### Gerar o esquema OpenAPI

Em seguida, use a mesma função utilitária para gerar o esquema OpenAPI, dentro de uma função `custom_openapi()`: