* Si no usaras FastAPI y usaras Starlette directamente (u otra herramienta, como Sanic, Flask, Responder, etc.), tendrías que implementar toda la validación y serialización de datos tu mismo. Por lo tanto, tu aplicación final seguirá teniendo...

Por ejemplo, no puedes poner un modelo Pydantic en una `JSONResponse` sin primero convertirlo a un `dict` con todos los tipos de datos (como `datetime`, `UUID`, etc) convertidos a tipos compatibles con JSON.

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

```Python hl_lines="4 6 20 21"
{!../../../docs_src/response_directly/tutorial001.py!}
```

Isso é que nós iremos resolver, vamos carregar o modelo antes das requisições serem manuseadas, mas apenas um pouco antes da aplicação começar a receber requisições, não enquanto o código estiver sendo carregado.

## Vida útil (_Lifespan_)

```Python hl_lines="4  11  15-18"
{!../../../docs_src/templates/tutorial001.py!}
```

!!! note
    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.


!!! tip "Dica"

<blockquote markdown="1">

**FastAPI** não existiria se não pelo trabalho anterior de outros.

Há muitas ferramentas criadas antes que ajudaram a inspirar sua criação.

Eu estive evitando a criação de um novo _framework_ por vários anos. Primeiro tentei resolver todas as funcionalidades cobertas por **FastAPI** usando muitos _frameworks_, _plug-ins_ e ferramentas diferentes.

## Outros tipos de dados

Aqui estão alguns dos tipos de dados adicionais que você pode usar:

* `UUID`:
    * Um "Identificador Universalmente Único" padrão, comumente usado como ID em muitos bancos de dados e sistemas.
    * Em requisições e respostas será representado como uma `str`.
* `datetime.datetime`:
    * O `datetime.datetime` do Python.

## Pydantic

Toda la validación de datos es realizada tras bastidores por <a href="https://docs.pydantic.dev/" class="external-link" target="_blank">Pydantic</a>, así que obtienes todos sus beneficios. Así sabes que estás en buenas manos.

Puedes usar las mismas declaraciones de tipos con `str`, `float`, `bool` y otros tipos de datos más complejos.

Da mesma forma, existem muitas ferramentas compatíveis. Incluindo ferramentas de geração de código para muitas linguagens.

## Pydantic

Toda a validação de dados é feita por baixo dos panos pelo <a href="https://docs.pydantic.dev/" class="external-link" target="_blank">Pydantic</a>, então você tem todos os benefícios disso. E assim você sabe que está em boas mãos.

!!! warning "Advertencia"
    Cuando devuelves directamente una `Response`, como en los ejemplos anteriores, será devuelta directamente.

    No será serializado con el modelo, etc.

    Asegúrate de que la respuesta tenga los datos que quieras, y que los valores sean JSON válidos (si estás usando `JSONResponse`).

!!! note "Detalles Técnicos"
    También podrías utilizar `from starlette.responses import JSONResponse`.

* `value`: O próprio exemplo mostrado, ex: um `dict`.
* `externalValue`: alternativa ao `value`, uma URL apontando para o exemplo. Embora isso possa não ser suportado por tantas ferramentas quanto `value`.

```Python hl_lines="22-48"
{!../../../docs_src/schema_extra_example/tutorial004.py!}
```

### Exemplos na UI da documentação