Beachten Sie, dass die Fehlermeldung auch direkt die Stelle anzeigt, wo die Validierung nicht erfolgreich war.

Das ist unglaublich hilfreich, wenn Sie Code entwickeln und debuggen, welcher mit Ihrer API interagiert.

///

## Dokumentation { #documentation }

E então você pode definir cookies nesse objeto de resposta *temporário*.

{* ../../docs_src/response_cookies/tutorial002_py39.py hl[1, 8:9] *}

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

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

* das Formularmodell
* das Modellobjekt

* die Klasse
* die Basisklasse
* die Elternklasse
* die Subklasse
* die Kindklasse
* die Geschwisterklasse
* die Klassenmethode

* der Header
* die Header
* der Autorisierungsheader
* der `Authorization`-Header
* der Forwarded-Header

* das Dependency-Injection-System
* die Dependency
* das Dependable
* der Dependant

Observe que nós declaramos o tipo de `current_user` como o modelo Pydantic `User`.

Isso nos ajudará dentro da função com todo o preenchimento automático e verificações de tipo.

/// tip | Dica

Você pode se lembrar que corpos de requisição também são declarados com modelos Pydantic.

Aqui, o **FastAPI** não ficará confuso porque você está usando `Depends`.

///

/// check | Verifique

{* ../../docs_src/path_params/tutorial005_py39.py hl[20] *}

/// tip | Dica
Você também pode acessar o valor `"lenet"` com `ModelName.lenet.value`.
///

#### Retorne membros de enumeração { #return-enumeration-members }

Você pode retornar *membros de enum* da sua *operação de rota*, até mesmo aninhados em um corpo JSON (por exemplo, um `dict`).

licenses(["notice"])

exports_files([
    "LICENSE",
    # The leakr files are used by //third_party/cloud_tpu and
    # //third_party/tensorboard/google:copybara_config_test.
    "leakr_badwords.dic",
    "leakr_badfiles.dic",
    "leakr_file_type_recipe.ftrcp",
])

# copybara:comment_begin(oss-only)
TENSORFLOW_API_INIT_FILES_V2 = (
    TENSORFLOW_API_INIT_FILES +
    get_compat_files(TENSORFLOW_API_INIT_FILES, 2) +

///

### Pydantic v1 e v2 na mesma aplicação { #pydantic-v1-and-v2-on-the-same-app }

Não é suportado pelo Pydantic ter um modelo do Pydantic v2 com campos próprios definidos como modelos do Pydantic v1, ou vice-versa.

```mermaid
graph TB
    subgraph "❌ Not Supported"
        direction TB
        subgraph V2["Pydantic v2 Model"]
            V1Field["Pydantic v1 Model"]
        end

The same as when declaring query parameters, when a model attribute has a default value, it is not required. Otherwise, it is required. Use `None` to make it just optional.

For example, this model above declares a JSON "`object`" (or Python `dict`) like:

```JSON
{
    "name": "Foo",
    "description": "An optional description",
    "price": 45.2,
    "tax": 3.5
}
```

Neste caso, o cabeçalho HTTP `Content-Type` irá ser definido como `application/json`.

E será documentado como tal no OpenAPI.

///

/// tip | Dica

A `ORJSONResponse` está disponível apenas no FastAPI, e não no Starlette.

///

## Resposta HTML { #html-response }

Para retornar uma resposta com HTML diretamente do **FastAPI**, utilize `HTMLResponse`.

/// info | Información

En Pydantic v1 el método se llamaba `.dict()`, fue deprecado (pero aún soportado) en Pydantic v2, y renombrado a `.model_dump()`.

Los ejemplos aquí usan `.dict()` para compatibilidad con Pydantic v1, pero deberías usar `.model_dump()` en su lugar si puedes usar Pydantic v2.

///

/// info | Información