exemplo, imagine que você tem código que usa uma sessão de banco de dados em uma dependência com `yield` apenas para verificar um usuário, mas a sessão de banco de dados nunca é usada novamente na *função de operação de rota*, somente na dependência, e a resposta demora a ser enviada, como um `StreamingResponse` que envia dados lentamente, mas por algum motivo não usa o banco de dados.

Nesse caso, a sessão de banco de dados seria mantida até que a resposta termine de ser enviada, mas se você...

# Tipos de dados extras { #extra-data-types }

Até agora, você tem usado tipos de dados comuns, tais como:

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

Mas você também pode usar tipos de dados mais complexos.

E você ainda terá os mesmos recursos que viu até agora:

* Ótimo suporte do editor.
* Conversão de dados das requisições recebidas.
* Conversão de dados para os dados da resposta.
* Validação de dados.

## Atualização de dados existentes com `PUT` { #update-replacing-with-put }

Para atualizar um item, você pode usar a operação <a href="https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Methods/PUT" class="external-link" target="_blank">HTTP `PUT`</a>.

title="também chamado marshalling, conversão">serialização</abbr>" de dados, que é pegar dados do código (Python) e convertê-los em algo que possa ser enviado pela rede. Por exemplo, converter um objeto contendo dados de um banco de dados em um objeto JSON. Converter objetos `datetime` em strings, etc.

Outra grande funcionalidade necessária pelas APIs é a validação de dados, garantindo que os dados são válidos, dados certos parâmetros. Por exemplo, que algum campo seja `int`, e não alguma...

# Bancos de Dados SQL (Relacionais) { #sql-relational-databases }

**FastAPI** não exige que você use um banco de dados SQL (relacional). Mas você pode usar **qualquer banco de dados** que quiser.

Aqui veremos um exemplo usando <a href="https://sqlmodel.tiangolo.com/" class="external-link" target="_blank">SQLModel</a>.

## Tipo de Retorno e Filtragem de Dados { #return-type-and-data-filtering }

Vamos continuar do exemplo anterior. Queríamos **anotar a função com um tipo**, mas queríamos poder retornar da função algo que realmente incluísse **mais dados**.

Queremos que o FastAPI continue **filtrando** os dados usando o modelo de resposta. Para que, embora a função retorne mais dados, a resposta inclua apenas os campos declarados no modelo de resposta.

    * Se você nunca utilizou FastAPI mas utilizou diretamente o Starlette (ou outra ferramenta, como Sanic, Flask, Responder, etc) você teria que implementar toda validação de dados e serialização por conta. Então, sua aplicação final poderia...

- Suporte no editor: verificações de erro, autocompletar, etc.
- "<abbr title="convertendo a string que vem de um request HTTP em dados Python">Parsing</abbr>" de dados
- Validação de dados
- Anotação da API e documentação automática

E você só precisa declará-los uma vez.

    - 🧰 [SQLModel](https://sqlmodel.tiangolo.com) para as interações do Python com bancos de dados SQL (ORM).
    - 🔍 [Pydantic](https://docs.pydantic.dev), usado pelo FastAPI, para validação de dados e gerenciamento de configurações.
    - 💾 [PostgreSQL](https://www.postgresql.org) como banco de dados SQL.
- 🚀 [React](https://react.dev) para o frontend.

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` { #using-the-jsonable-encoder }

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