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.

Note que `Field` é importado diretamente do `pydantic`, não do `fastapi` como todo o resto (`Query`, `Path`, `Body`, etc).

///

## Declare atributos do modelo { #declare-model-attributes }

Você pode então utilizar `Field` com atributos do modelo:

{* ../../docs_src/body_fields/tutorial001_an_py310.py hl[11:14] *}

`Field` funciona da mesma forma que `Query`, `Path` e `Body`, ele possui todos os mesmos parâmetros, etc.

El `directory="static"` se refiere al nombre del directorio que contiene tus archivos estáticos.

El `name="static"` le da un nombre que puede ser utilizado internamente por **FastAPI**.

Todos estos parámetros pueden ser diferentes a "`static`", ajústalos según las necesidades y detalles específicos de tu propia aplicación.

## Más info { #more-info }

///

/// info | Información

En este ejemplo usamos headers personalizados inventados `X-Key` y `X-Token`.

Pero en casos reales, al implementar seguridad, obtendrías más beneficios usando las [Utilidades de Seguridad integradas (el próximo capítulo)](../security/index.md){.internal-link target=_blank}.

///

## Errores de dependencias y valores de retorno { #dependencies-errors-and-return-values }

    protected Pattern getEncodingPattern() {
        return xmlEncodingPattern;
    }

    /**
     * Returns the precompiled {@link Pattern} used to match XML tags within the content.
     * This pattern is utilized by the extractor to identify and process XML elements.
     *
     * @return the {@link Pattern} instance for XML tag matching
     */
    @Override
    protected Pattern getTagPattern() {
        return xmlTagPattern;

Se você tem uma aplicação FastAPI antiga, pode estar usando o Pydantic versão 1.

O FastAPI tem suporte ao Pydantic v1 ou v2 desde a versão 0.100.0.

Se você tiver o Pydantic v2 instalado, ele será utilizado. Se, em vez disso, tiver o Pydantic v1, será ele que será utilizado.

## Estratégias de Implantação { #deployment-strategies }

Há várias maneiras de fazer isso, dependendo do seu caso de uso específico e das ferramentas que você utiliza.

Você pode **implantar um servidor** por conta própria usando uma combinação de ferramentas, pode usar um **serviço em nuvem** que faça parte do trabalho por você, entre outras opções.

* Configura los permisos y roles necesarios usando dependencias.
* Nunca guardes contraseñas en texto plano, solo hashes de contraseñas.
* Implementa y utiliza herramientas criptográficas bien conocidas, como pwdlib y JWT tokens, etc.
* Añade controles de permisos más detallados con Scopes de OAuth2 donde sea necesario.
* ...etc.

Garanta que ele tenha toda informação que você deseja, e que os valores sejam um JSON válido (caso você esteja usando `JSONResponse`).

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/// note | Detalhes Técnicos

Você também pode utilizar `from starlette.responses import JSONResponse`.

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## Uma aplicação com webhooks { #an-app-with-webhooks }

Quando você cria uma aplicação com o **FastAPI**, existe um atributo chamado `webhooks`, que você utilizar para defini-los da mesma maneira que você definiria as suas **operações de rotas**, utilizando por exemplo `@app.webhooks.post()`.

{* ../../docs_src/openapi_webhooks/tutorial001_py39.py hl[9:13,36:53] *}