# JSON-kompatibler Encoder { #json-compatible-encoder }

Es gibt Fälle, da möchten Sie einen Datentyp (etwa ein Pydantic-Modell) in etwas konvertieren, das kompatibel mit JSON ist (etwa ein `dict`, eine `list`, usw.).

Zum Beispiel, wenn Sie es in einer Datenbank speichern möchten.

Dafür bietet **FastAPI** eine Funktion `jsonable_encoder()`.

## `jsonable_encoder` verwenden { #using-the-jsonable-encoder }

Es wird keine Datenkonvertierung mit Pydantic-Modellen durchführen, es wird den Inhalt nicht in irgendeinen Typ konvertieren, usw.

Dadurch haben Sie viel Flexibilität. Sie können jeden Datentyp zurückgeben, jede Datendeklaration oder -validierung überschreiben, usw.

{* ../../docs_src/extra_data_types/tutorial001_an_py310.py hl[1,3,12:16] *}

Beachten Sie, dass die Parameter innerhalb der Funktion ihren natürlichen Datentyp haben und Sie beispielsweise normale Datumsmanipulationen durchführen können, wie zum Beispiel:

## Set-Typen { #set-types }

Aber dann denken wir darüber nach und stellen fest, dass sich die Tags nicht wiederholen sollen, es sollen eindeutige Strings sein.

Python hat einen Datentyp speziell für Mengen eindeutiger Dinge: das <abbr title="Menge">`set`</abbr>.

Deklarieren wir also `tags` als Set von Strings.

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial003_py310.py hl[12] *}

## Eine benutzerdefinierte `PNGStreamingResponse` { #a-custom-pngstreamingresponse }

In den obigen Beispielen wurden die Datenbytes gestreamt, aber die Response hatte keinen `Content-Type`-Header, sodass der Client nicht wusste, welchen Datentyp er erhielt.

Sie können eine benutzerdefinierte Unterklasse von `StreamingResponse` erstellen, die den `Content-Type`-Header auf den Typ der gestreamten Daten setzt.

Mit demselben Trick könnten Sie ein Pydantic-Modell verwenden, um das JSON-Schema zu definieren, das dann im benutzerdefinierten Abschnitt des OpenAPI-Schemas für die *Pfadoperation* enthalten ist.

Und Sie könnten dies auch tun, wenn der Datentyp im Request nicht JSON ist.

* Dependency Injection System.

Es verwendet keine Datenvalidierungs-, Serialisierungs- und Dokumentationsbibliothek eines Dritten wie Pydantic, sondern verfügt über eine eigene. Daher wären diese Datentyp-Definitionen nicht so einfach wiederverwendbar.

labels.facet_contentLength_100kto250k=100 KB - 250 KB
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errors.failed_to_update_jsp_file = Fehler beim Aktualisieren der JSP-Datei.
errors.design_file_name_is_invalid = Der Dateiname ist ungültig.
errors.design_file_is_unsupported_type = Dieser Dateityp wird nicht unterstützt.
errors.failed_to_create_crawling_config_at_wizard = Fehler beim Erstellen einer Crawling-Konfiguration in einem Assistenten.
errors.design_editor_disabled = Diese Funktion ist deaktiviert.