</blockquote>

## Investigación { #investigation }

Al usar todas las alternativas anteriores, tuve la oportunidad de aprender de todas ellas, tomar ideas y combinarlas de la mejor manera que pude encontrar para mí y los equipos de desarrolladores con los que he trabajado.

Por ejemplo, estaba claro que idealmente debería estar basado en las anotaciones de tipos estándar de Python.

También, el mejor enfoque era usar estándares ya existentes.

Y una subclase de `APIRoute` para usar esa clase de request personalizada.

### Crear una clase personalizada `GzipRequest` { #create-a-custom-gziprequest-class }

/// tip | Consejo

Este es un ejemplo sencillo para demostrar cómo funciona. Si necesitas soporte para Gzip, puedes usar el [`GzipMiddleware`](../advanced/middleware.md#gzipmiddleware){.internal-link target=_blank} proporcionado.

Mas você não precisa memorizar o que cada um desses códigos significa.

Você pode usar as variáveis de conveniência de `fastapi.status`.

{* ../../docs_src/response_status_code/tutorial002_py39.py hl[1,6] *}

Eles são apenas uma conveniência, eles possuem o mesmo número, mas dessa forma você pode usar o preenchimento automático do editor para encontrá-los:

<img src="/img/tutorial/response-status-code/image02.png">

Para esses casos, você pode usar o `jsonable_encoder` para converter seus dados antes de repassá-los para a resposta:

{* ../../docs_src/response_directly/tutorial001_py310.py hl[5:6,20:21] *}

/// note | Detalhes Técnicos

Para esos casos, puedes usar el `jsonable_encoder` para convertir tus datos antes de pasarlos a un response:

{* ../../docs_src/response_directly/tutorial001_py310.py hl[5:6,20:21] *}

/// note | Detalles técnicos

También podrías usar `from starlette.responses import JSONResponse`.

# Plantillas { #templates }

Puedes usar cualquier motor de plantillas que desees con **FastAPI**.

Una elección común es Jinja2, el mismo que usa Flask y otras herramientas.

Hay utilidades para configurarlo fácilmente que puedes usar directamente en tu aplicación de **FastAPI** (proporcionadas por Starlette).

## Instala dependencias { #install-dependencies }

* `openapi_url`: la URL donde la página HTML para la documentación puede obtener el OpenAPI esquema de tu API. Puedes usar aquí el atributo `app.openapi_url`.
* `title`: el título de tu API.
* `oauth2_redirect_url`: puedes usar `app.swagger_ui_oauth2_redirect_url` aquí para usar el valor por defecto.

# WebSockets { #websockets }

Você pode usar <a href="https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/API/WebSockets_API" class="external-link" target="_blank">WebSockets</a> com **FastAPI**.

## Instale `websockets` { #install-websockets }

Garanta que você criou um [ambiente virtual](../virtual-environments.md){.internal-link target=_blank}, o ativou e instalou o `websockets` (uma biblioteca Python que facilita o uso do protocolo "WebSocket"):

<div class="termy">

/// note | Detalles Técnicos

También podrías usar `from starlette.responses import Response` o `from starlette.responses import JSONResponse`.

**FastAPI** proporciona los mismos `starlette.responses` como `fastapi.responses` solo como una conveniencia para ti, el desarrollador. Pero la mayoría de los responses disponibles vienen directamente de Starlette.

## Manipulando codificações de corpo de requisição personalizadas { #handling-custom-request-body-encodings }

Vamos ver como usar uma subclasse personalizada de `Request` para descomprimir requisições gzip.

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

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

/// tip | Dica