Portanto, você terá que garantir que seus dados sejam do tipo correto. E.g. será compatível com JSON se você estiver retornando um `JSONResponse`.

E também que você não esteja enviando nenhum dado que deveria ter sido filtrado por um `response_model`.

///

### Mais informações { #more-info }

/// note | Detalhes Técnicos

* Executando na inicialização
* Reinicializações
* **Replicação (o número de processos em execução)**
* Memória
* Etapas anteriores antes de iniciar

Até este ponto, com todos os tutoriais nos documentos, você provavelmente estava executando um **programa de servidor**, por exemplo, usando o comando `fastapi`, que executa o Uvicorn, executando um **único processo**.

* Ler o corpo da requisição como JSON.
* Converter os tipos correspondentes (se necessário).
* Validar os dados.
    * Se algum dado for inválido, irá retornar um erro bem claro, indicando exatamente onde e o que estava incorreto.
* Entregar a você a informação recebida no parâmetro `item`.
    * Como você o declarou na função como do tipo `Item`, você também terá o suporte do editor (preenchimento automático, etc) para todos os atributos e seus tipos.

Nos exemplos acima, os bytes eram transmitidos, mas a resposta não tinha um cabeçalho `Content-Type`, então o cliente não sabia que tipo de dado estava recebendo.

Você pode criar uma subclasse personalizada de `StreamingResponse` que define o cabeçalho `Content-Type` para o tipo de dado que você está transmitindo.

Por exemplo, você pode criar um `PNGStreamingResponse` que define o cabeçalho `Content-Type` como `image/png` usando o atributo `media_type`:

Você irá aprender mais sobre adicionar informações extras posteriormente nessa documentação, quando estiver aprendendo a declarar exemplos.

/// warning | Atenção

Chaves extras passadas para `Field` também estarão presentes no schema OpenAPI resultante da sua aplicação.

# Tipos de Datos Extra { #extra-data-types }

Hasta ahora, has estado usando tipos de datos comunes, como:

* `int`
* `float`
* `str`
* `bool`

Pero también puedes usar tipos de datos más complejos.

Y seguirás teniendo las mismas funcionalidades como hasta ahora:

* Gran soporte de editor.
* Conversión de datos de requests entrantes.
* Conversión de datos para datos de response.
* Validación de datos.

Puedes crear aplicaciones de producción con **FastAPI** ahora mismo (y probablemente ya lo has estado haciendo desde hace algún tiempo), solo debes asegurarte de que utilizas una versión que funciona correctamente con el resto de tu código.

## Fija tu versión de `fastapi` { #pin-your-fastapi-version }

Si necesitas enviar datos **sin** codificarlos a JSON, usa `raw_data` en lugar de `data`.

Esto es útil para enviar texto preformateado, líneas de log, o valores especiales de <dfn title="Un valor usado para indicar una condición o estado especial">"centinela"</dfn> como `[DONE]`.

{* ../../docs_src/server_sent_events/tutorial003_py310.py hl[17] *}

/// note | Nota

# Usando Dataclasses { #using-dataclasses }

FastAPI está construido sobre **Pydantic**, y te he estado mostrando cómo usar modelos de Pydantic para declarar requests y responses.

Pero FastAPI también soporta el uso de [`dataclasses`](https://docs.python.org/3/library/dataclasses.html) de la misma manera:

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

### Devuelve el error { #return-the-error }

Después de detectar que las credenciales son incorrectas, regresa un `HTTPException` con un código de estado 401 (el mismo que se devuelve cuando no se proporcionan credenciales) y agrega el header `WWW-Authenticate` para que el navegador muestre el prompt de inicio de sesión nuevamente: