Por exemplo, você não pode colocar um modelo do Pydantic em uma `JSONResponse` sem antes convertê-lo em um `dict` com todos os tipos de dados (como `datetime`, `UUID`, etc) convertidos para tipos compatíveis com JSON.

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

```Python hl_lines="6-7  21-22"

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"

* `skip`: con un valor de `0`
* `limit`: con un valor de `10`

Dado que son parte de la URL son strings "naturalmente".

Pero cuando los declaras con tipos de Python (en el ejemplo arriba, como `int`) son convertidos a ese tipo y son validados con él.

Todo el proceso que aplicaba a los parámetros de path también aplica a los parámetros de query:

* Soporte del editor (obviamente)

* `skip`: com o valor `0`
* `limit`: com o valor `10`

Como eles são parte da URL, eles são "naturalmente" strings.

Mas quando você declara eles com os tipos do Python (no exemplo acima, como `int`), eles são convertidos para aquele tipo e validados em relação a ele.

Todo o processo que era aplicado para parâmetros de rota também é aplicado para parâmetros de consulta:

* Suporte do editor (obviamente)

    * Isso é comparável ao uso do método `.model_dump()`, mas garante (e converte) os valores para tipos de dados que possam ser convertidos em JSON, por exemplo, `datetime` para `str`.
* Salvar os dados no seu banco de dados.
* Retornar o modelo atualizado.

//// tab | Python 3.10+

```Python hl_lines="28-35"

Você não conseguiria este tipo de suporte de editor se estivesse trabalhando diretamente com `dict` em vez de modelos Pydantic.

Mas você também não precisa se preocupar com eles, os dicts de entrada são convertidos automaticamente e sua saída é convertida automaticamente para JSON também.

## Corpos de `dict`s arbitrários

Você também pode declarar um corpo como um `dict` com chaves de algum tipo e valores de outro tipo.

/// info | "Informação"

Observe que o `TestClient` recebe dados que podem ser convertidos para JSON, não para modelos Pydantic.

///

#### Devuelve *enumeration members*

Puedes devolver *enum members* desde tu *operación de path* inclusive en un body de JSON anidado (por ejemplo, un `dict`).

Ellos serán convertidos a sus valores correspondientes (strings en este caso) antes de devolverlos al cliente:

```Python hl_lines="18  21  23"
{!../../docs_src/path_params/tutorial005.py!}
```

Você pode retornar um `dict`, `list` e valores singulares como `str`, `int`, etc.

Você também pode devolver modelos Pydantic (você verá mais sobre isso mais tarde).

Existem muitos outros objetos e modelos que serão convertidos automaticamente para JSON (incluindo ORMs, etc). Tente usar seus favoritos, é altamente provável que já sejam compatíveis.

## Recapitulando

* Importe `FastAPI`.
* Crie uma instância do `app`.

Embora qualquer outro parâmetro declarado normalmente (o corpo da requisição com um modelo Pydantic, por exemplo) ainda seria validado, convertido, anotado, etc.

Mas há situações específicas onde é útil utilizar o objeto `Request`.