Cuando creas una *operación de path* normalmente puedes devolver cualquier dato: un `dict`, una `list`, un modelo Pydantic, un modelo de base de datos, etc.

Por defecto, **FastAPI** convertiría automáticamente ese valor devuelto a JSON usando el `jsonable_encoder` explicado en [Codificador Compatible JSON](../tutorial/encoder.md){.internal-link target=_blank}.

    - 🧰 [SQLModel](https://sqlmodel.tiangolo.com) para las interacciones con la base de datos SQL en Python (ORM).
    - 🔍 [Pydantic](https://docs.pydantic.dev), utilizado por FastAPI, para la validación de datos y la gestión de configuraciones.
    - 💾 [PostgreSQL](https://www.postgresql.org) como la base de datos SQL.
- 🚀 [React](https://react.dev) para el frontend.

## Casos de uso

Por ejemplo, imagina que quieres retornar un HTTP status code de "OK" `200` por defecto.

Pero si los datos no existen, quieres crearlos y retornar un HTTP status code de "CREATED" `201`.

Pero aún quieres poder filtrar y convertir los datos que retornas con un `response_model`.

Para esos casos, puedes usar un parámetro `Response`.

## Usar un parámetro `Response`

* Soporte en el editor: chequeo de errores, auto-completado, etc.
* "<abbr title="convertir el string que viene de un HTTP request a datos de Python">Parsing</abbr>" de datos
* Validación de datos
* Anotación de la API y documentación automática

Solo tienes que declararlos una vez.

documentos en un [servidor web](https://fess.codelibs.org/14.17/admin/webconfig-guide.html), [sistema de archivos](https://fess.codelibs.org/14.17/admin/fileconfig-guide.html), o [almacenamiento de datos](https://fess.codelibs.org/14.17/admin/dataconfig-guide.html) (como un archivo CSV o base de datos). Se admiten muchos formatos de archivos, incluidos (pero no limitados a): Microsoft Office, PDF y zip.

*[Fess Site Search](https://github.com/codelibs/fess-site-search)* es una alternativa...

    * 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...

Tú declaras la "forma" de los datos mediante clases con atributos.

Cada atributo tiene un tipo.

Luego creas un instance de esa clase con algunos valores y Pydantic validará los valores, los convertirá al tipo apropiado (si ese es el caso) y te dará un objeto con todos los datos.

Y obtienes todo el soporte del editor con el objeto resultante.

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

* Soporte del editor (obviamente)
* <abbr title="convertir el string que viene de un HTTP request a datos de Python">"Parsing"</abbr> de datos
* Validación de datos
* Documentación automática

## Configuraciones por defecto

Como los parámetros de query no están fijos en una parte del path pueden ser opcionales y pueden tener valores por defecto.

/// 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`.

```Python hl_lines="1  7-8"
{!../../docs_src/response_headers/tutorial002.py!}
```

Posteriormente, puedes devolver cualquier objeto que necesites, como normalmente harías (un `dict`, un modelo de base de datos, etc).

Si declaraste un `response_model`, este se continuará usando para filtrar y convertir el objeto que devolviste.