Existem alguns casos em que você pode precisar converter um tipo de dados (como um modelo Pydantic) para algo compatível com JSON (como um `dict`, `list`, etc).

Por exemplo, se você precisar armazená-lo em um banco de dados.

Para isso, **FastAPI** fornece uma função `jsonable_encoder()`.

## Usando a função `jsonable_encoder`

Vamos imaginar que você tenha um banco de dados `fake_db` que recebe apenas dados compatíveis com JSON.

Se ele não ver o header de `Autorização` ou o valor não tem um token `Bearer`, vai responder com um código de erro  401 (`UNAUTHORIZED`) diretamente.

Você nem precisa verificar se o token existe para retornar um erro. Você pode ter certeza de que se a sua função for executada, ela terá um `str` nesse token.

Você já pode experimentar na documentação interativa:

Porém em alguns casos você precisa retornar um código de status diferente do padrão.

## Caso de uso

Por exemplo, imagine que você deseja retornar um código de status HTTP de "OK" `200` por padrão.

Mas se o dado não existir, você quer criá-lo e retornar um código de status HTTP de "CREATED" `201`.

Vamos dizer que você queira que o parâmetro de consulta `q` tenha um `min_length` de `3`, e um valor padrão de `"fixedquery"`, então declararíamos assim:

```Python hl_lines="7"
{!../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial005.py!}
```

/// note | "Observação"

O parâmetro torna-se opcional quando possui um valor padrão.

///

## Torne-o obrigatório

* Para HTTPS, o servidor precisa ter certificados gerados por um terceiro.
    * Esses certificados são adquiridos de um terceiro, eles não são simplesmente "gerados".
* Certificados têm um tempo de vida.
    * Eles expiram.
    * E então eles precisam ser renovados, adquirindo-os novamente de um terceiro.
* A criptografia da conexão acontece no nível TCP.
    * Essa é uma camada abaixo do HTTP.

```

////

### Sobre `**user_in.dict()`

#### O `.dict()` do Pydantic

`user_in` é um modelo Pydantic da classe `UserIn`.

Os modelos Pydantic possuem um método `.dict()` que retorna um `dict` com os dados do modelo.

Então, se criarmos um objeto Pydantic `user_in` como:

```Python
user_in = UserIn(username="john", password="secret", email="******@****.***")
```

Por exemplo:

* Para passar um parâmetro *path* ou *query*, adicione-o à própria URL.
* Para passar um corpo JSON, passe um objeto Python (por exemplo, um `dict`) para o parâmetro `json`.
* Se você precisar enviar *Dados de Formulário* em vez de JSON, use o parâmetro `data`.
* Para passar *headers*, use um `dict` no parâmetro `headers`.
* Para *cookies*, um `dict` no parâmetro `cookies`.

## Retorno Adicional com `model`

Você pode fornecer o parâmetro `responses` aos seus *decoradores de caminho*.

Este parâmetro recebe um `dict`, as chaves são os códigos de status para cada retorno, como por exemplo `200`, e os valores são um outro `dict` com a informação de cada um deles.

///

## Declare um único parâmetro de corpo indicando sua chave

Suponha que você tem um único parâmetro de corpo `item`, a partir de um modelo Pydantic `Item`.

Por padrão, o **FastAPI** esperará que seu conteúdo venha no corpo diretamente.

```Python hl_lines="10"
{!> ../../docs_src/query_params/tutorial006.py!}
```

////

Nesse caso, existem 3 parâmetros de consulta:

* `needy`, um `str` obrigatório.
* `skip`, um `int` com o valor padrão `0`.
* `limit`, um `int` opcional.

/// tip | "Dica"

Você também poderia usar `Enum` da mesma forma que com [Path Parameters](path-params.md#valores-predefinidos){.internal-link target=_blank}.