# Tipos de Datos Extra { #extra-data-types }

Hasta ahora, has estado usando tipos de datos comunes, como:

* `int`
* `float`
* `str`
* `bool`

Pero también puedes usar tipos de datos más complejos.

Y seguirás teniendo las mismas funcionalidades como hasta ahora:

* Gran soporte de editor.
* Conversión de datos de requests entrantes.
* Conversión de datos para datos de response.
* Validación de datos.

Por ejemplo, si necesitas almacenarlo en una base de datos.

Para eso, **FastAPI** proporciona una función `jsonable_encoder()`.

## Usando el `jsonable_encoder` { #using-the-jsonable-encoder }

Imaginemos que tienes una base de datos `fake_db` que solo recibe datos compatibles con JSON.

* Leer el body del request como JSON.
* Convertir los tipos correspondientes (si es necesario).
* Validar los datos.
    * Si los datos son inválidos, devolverá un error claro e indicado, señalando exactamente dónde y qué fue lo incorrecto.
* Proporcionar los datos recibidos en el parámetro `item`.

Y por supuesto, soporta lo mismo:

* validación de datos
* serialización de datos
* documentación de datos, etc.

Esto funciona de la misma manera que con los modelos de Pydantic. Y en realidad se logra de la misma manera internamente, utilizando Pydantic.

/// info | Información

///

Y cuando devuelves una `Response`, **FastAPI** la pasará directamente.

No hará ninguna conversión de datos con los modelos de Pydantic, no convertirá los contenidos a ningún tipo, etc.

Esto te da mucha flexibilidad. Puedes devolver cualquier tipo de datos, sobrescribir cualquier declaración o validación de datos, etc.

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

### Revisa el password { #check-the-password }

En este punto tenemos los datos del usuario de nuestra base de datos, pero no hemos revisado el password.

Primero pongamos esos datos en el modelo `UserInDB` de Pydantic.

Nunca deberías guardar passwords en texto plano, así que, usaremos el sistema de hash de passwords (falso).

Si los passwords no coinciden, devolvemos el mismo error.

## Tipo de Retorno y Filtrado de Datos { #return-type-and-data-filtering }

Continuemos con el ejemplo anterior. Queríamos **anotar la función con un tipo**, pero queríamos poder devolver desde la función algo que en realidad incluya **más datos**.

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

Muchos paquetes que lo simplifican tienen que hacer muchos compromisos con el modelo de datos, la base de datos y las funcionalidades disponibles. Y algunos de estos paquetes que simplifican las cosas demasiado en realidad tienen fallos de seguridad en el fondo.

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**FastAPI** no hace ningún compromiso con ninguna base de datos, modelo de datos o herramienta.

llamada marshalling, conversión">serialización</abbr>" de datos, que consiste en tomar datos del código (Python) y convertirlos en algo que pueda ser enviado a través de la red. Por ejemplo, convertir un objeto que contiene datos de una base de datos en un objeto JSON. Convertir objetos `datetime` en strings, etc.

Otra gran funcionalidad necesaria por las APIs es la validación de datos, asegurarse de que los datos sean válidos, dados ciertos parámetros. Por ejemplo, que algún campo sea un...