Führen wir unser vorheriges Beispiel fort. Wir wollten **die Funktion mit einem Typ annotieren**, aber wir wollten in der Funktion tatsächlich etwas zurückgeben, das **mehr Daten** enthält.

Wir möchten, dass FastAPI die Daten weiterhin mithilfe des Responsemodells **filtert**. Selbst wenn die Funktion mehr Daten zurückgibt, soll die Response nur die Felder enthalten, die im Responsemodell deklariert sind.

/// note | Nota

Antes do FastAPI 0.108.0, Starlette 0.29.0, `name` era o primeiro parâmetro.

Além disso, em versões anteriores, o objeto `request` era passado como parte dos pares chave-valor no "context" dict para o Jinja2.

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/// tip | Dica

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

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/// note | Detalhes Técnicos

E uma subclasse de `APIRoute` para usar essa classe de requisição personalizada.

### Criar uma classe `GzipRequest` personalizada { #create-a-custom-gziprequest-class }

/// tip | Dica

Isso é um exemplo de brincadeira para demonstrar como funciona, se você precisar de suporte para Gzip, você pode usar o [`GzipMiddleware`](../advanced/middleware.md#gzipmiddleware){.internal-link target=_blank} fornecido.

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Diese Schemadefinition enthält Ihre API-Pfade, die möglichen Parameter, welche diese entgegennehmen, usw.

#### Daten-„Schema“ { #data-schema }

Der Begriff „Schema“ kann sich auch auf die Form von Daten beziehen, wie z. B. einen JSON-Inhalt.

In diesem Fall sind die JSON-Attribute und deren Datentypen, usw. gemeint.

/// tip | Dica

No próximo capítulo, você verá uma implementação realmente segura, com hash de senha e tokens <abbr title="JSON Web Tokens">JWT</abbr>.

Mas, por enquanto, vamos nos concentrar nos detalhes específicos de que precisamos.

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{* ../../docs_src/security/tutorial003_an_py310.py hl[87] *}

/// tip | Dica

/// info | Informação

No Pydantic v1, o método era chamado `.dict()`, ele foi descontinuado (mas ainda suportado) no Pydantic v2 e renomeado para `.model_dump()`.

Os exemplos aqui usam `.dict()` para compatibilidade com Pydantic v1, mas você deve usar `.model_dump()` em vez disso se puder usar Pydantic v2.

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/// info | Informação

direkt eine `Response` (oder eine Unterklasse wie `JSONResponse`) zurückgeben, werden die Daten nicht automatisch konvertiert (selbst wenn Sie ein `response_model` deklariert haben), und die Dokumentation wird nicht automatisch generiert (zum Beispiel wird der spezifische „Medientyp“, der im HTTP-Header `Content-Type` angegeben ist, nicht Teil der generierten OpenAPI).

Sie können jedoch auch die `Response`, die Sie verwenden möchten (z. B. jede `Response`-Unterklasse), im *Pfadoperation-Dekorator*...

```Python
commons: Annotated[dict, Depends(common_parameters)]
```

Mas como estamos utilizando `Annotated`, podemos guardar esse valor `Annotated` em uma variável e utilizá-la em múltiplos locais:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_02_an_py310.py hl[12,16,21] *}

/// tip | Dica

{* ../../docs_src/body/tutorial002_py310.py *}

/// info | Informação

No Pydantic v1 o método se chamava `.dict()`, ele foi descontinuado (mas ainda é suportado) no Pydantic v2, e renomeado para `.model_dump()`.

Os exemplos aqui usam `.dict()` para compatibilidade com o Pydantic v1, mas você deve usar `.model_dump()` se puder usar o Pydantic v2.

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Dann verwenden wir `hero_db.sqlmodel_update(hero_data)`, um die `hero_db` mit den Daten aus `hero_data` zu aktualisieren.