Puedes configurar el parámetro del decorador de path operation `response_model_exclude_unset=True`:

{* ../../docs_src/response_model/tutorial004_py310.py hl[22] *}

y esos valores por defecto no serán incluidos en el response, solo los valores realmente establecidos.

Entonces, si envías un request a esa *path operation* para el ítem con ID `foo`, el response (no incluyendo valores por defecto) será:

```JSON
{

usas `Annotated` y en su lugar usas el estilo de valor por defecto (antiguo), si llamas a esa función sin FastAPI en otros lugares, tienes que recordar pasar los argumentos a la función para que funcione correctamente, de lo contrario, los valores serán diferentes de lo que esperas (por ejemplo, `QueryInfo` o algo similar en lugar de `str`). Y tu editor no se quejará, y Python no se quejará al ejecutar esa función, solo cuando los errores dentro de las operaciones hagan que funcione incorrectamente....

También puedes retornar modelos de Pydantic (verás más sobre eso más adelante).

Hay muchos otros objetos y modelos que serán automáticamente convertidos a JSON (incluyendo ORMs, etc). Intenta usar tus favoritos, es altamente probable que ya sean compatibles.

### Paso 6: Despliégalo { #step-6-deploy-it }

errors.password_is_blacklisted = Kata sandi ini tidak diizinkan. Silakan pilih kata sandi lain.
errors.invalid_confirm_password = Tidak cocok dengan konfirmasi kata sandi.
errors.cannot_delete_doc_because_of_running = Crawler sedang berjalan. Anda tidak dapat menghapus dokumen.
errors.failed_to_delete_doc_in_admin = Gagal menghapus dokumen.
errors.failed_to_send_testmail=Gagal mengirim email uji.

///

El resultado final es que los paths de item son ahora:

* `/items/`
* `/items/{item_id}`

...como pretendíamos.

* Serán marcados con una lista de tags que contiene un solo string `"items"`.
  * Estos "tags" son especialmente útiles para los sistemas de documentación interactiva automática (usando OpenAPI).
* Todos incluirán las `responses` predefinidas.

Pero te mostraré cómo mejorar eso a continuación. 🤓

## Operation IDs personalizados y mejores nombres de métodos { #custom-operation-ids-and-better-method-names }

## Usar `async` o no usar `async` { #to-async-or-not-to-async }

Como las dependencias también serán llamadas por **FastAPI** (lo mismo que tus *path operation functions*), las mismas reglas aplican al definir tus funciones.

Puedes usar `async def` o `def` normal.

<img src="/img/async/concurrent-burgers/concurrent-burgers-02.png" class="illustration">

El cajero dice algo al cocinero en la cocina para que sepan que tienen que preparar tus hamburguesas (aunque actualmente están preparando las de los clientes anteriores).

<img src="/img/async/concurrent-burgers/concurrent-burgers-03.png" class="illustration">

Pagas. 💸

con JSON](../tutorial/encoder.md) y lo pondrá en un `JSONResponse`.

Si declaras un `response_class` con un media type JSON (`application/json`), como es el caso con `JSONResponse`, los datos que devuelvas se convertirán automáticamente (y serán filtrados) con cualquier `response_model` de Pydantic que hayas declarado en el *path operation decorator*. Pero los datos no se serializarán a bytes JSON con Pydantic, en su lugar se convertirán con el `jsonable_encoder` y luego se pasarán a la clase...

Las pruebas añadidas aquí serán vistas por todas las personas que diseñan prompts específicos del idioma.

Úsalo de la siguiente manera:

* Ten un prompt específico del idioma - `docs/{language code}/llm-prompt.md`.