Uname:    "david",
			Gname:    "david",
			Devmajor: 0,
			Devminor: 0,
			PAXRecords: map[string]string{
				"GNU.sparse.major":    "1",
				"GNU.sparse.minor":    "0",
				"GNU.sparse.realsize": "200",
				"GNU.sparse.name":     "sparse-posix-1.0",
			},
			Format: FormatPAX,
		}, {
			Name:     "end",
			Mode:     420,
			Uid:      1000,
			Gid:      1000,
			Size:     4,

De esta manera puedes añadir anotaciones de tipos correctas a tus funciones incluso cuando estás devolviendo un tipo diferente al modelo de response, para ser utilizado por el editor y herramientas como mypy. Y aún así puedes hacer que FastAPI realice la validación de datos, documentación, etc. usando el `response_model`.

Probablemente quieras probar el proveedor externo una vez, pero no necesariamente llamarlo para cada test que se realice.

En este caso, puedes sobrescribir la dependencia que llama a ese proveedor y usar una dependencia personalizada que devuelva un usuario de prueba, solo para tus tests.

## Utilizando o `jsonable_encoder` em uma `Response` { #using-the-jsonable-encoder-in-a-response }

Como o **FastAPI** não realiza nenhuma mudança na `Response` que você retorna, você precisa garantir que o conteúdo dela está pronto para uso.

So, in our example, we can make `tags` be specifically a "list of strings":

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial002_py310.py hl[12] *}

## Set types { #set-types }

But then we think about it, and realize that tags shouldn't repeat, they would probably be unique strings.

And Python has a special data type for sets of unique items, the `set`.

Then we can declare `tags` as a set of strings:

## Usar el `jsonable_encoder` en una `Response` { #using-the-jsonable-encoder-in-a-response }

Como **FastAPI** no realiza cambios en una `Response` que devuelves, tienes que asegurarte de que sus contenidos estén listos para ello.

Y como la mayor parte del tiempo de ejecución se dedica al trabajo real (en lugar de esperar), y el trabajo en una computadora lo realiza una <abbr title="Central Processing Unit – Unidad Central de Procesamiento">CPU</abbr>, llaman a estos problemas "CPU bound".

---

```Python hl_lines="3  5-6"
{
    "name": "Baz",
    "description": None,
    "price": 50.2,
    "tax": 10.5,
    "tags": []
}
```

FastAPI is smart enough (actually, Pydantic is smart enough) to realize that, even though `description`, `tax`, and `tags` have the same values as the defaults, they were set explicitly (instead of taken from the defaults).

So, they will be included in the JSON response.

/// tip

De la misma manera, hay muchas herramientas compatibles. Incluyendo herramientas de generación de código para muchos lenguajes.

## Pydantic { #pydantic }

Toda la validación de datos se realiza internamente con <a href="https://docs.pydantic.dev/" class="external-link" target="_blank">Pydantic</a>, así que obtienes todos los beneficios de esta. Y sabes que estás en buenas manos.

Si usas un bloque `try` en una dependencia con `yield`, recibirás cualquier excepción que se haya lanzado al usar la dependencia.

Por ejemplo, si algún código en algún punto intermedio, en otra dependencia o en una *path operation*, realiza un "rollback" en una transacción de base de datos o crea cualquier otro error, recibirás la excepción en tu dependencia.

Por lo tanto, puedes buscar esa excepción específica dentro de la dependencia con `except SomeException`.