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Ao construir APIs, você normalmente usa esses métodos HTTP para executar uma ação específica.

Normalmente você usa:

* `POST`: para criar dados.
* `GET`: para ler dados.
* `PUT`: para atualizar dados.
* `DELETE`: para deletar dados.

Portanto, no OpenAPI, cada um dos métodos HTTP é chamado de "operação".

Vamos chamá-los de "**operações**" também.

    * Arquivos.
* <dfn title="também conhecido como: serialização, parsing, marshalling">Conversão</dfn> de dados de saída: convertendo de tipos e dados Python para dados de rede (como JSON):
    * Converte tipos Python (`str`, `int`, `float`, `bool`, `list` etc).
    * Objetos `datetime`.
    * Objetos `UUID`.
    * Modelos de Banco de Dados.
    * ...e muito mais.

# 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.

Você pode usar `jsonable_encoder` para converter os dados de entrada em dados que podem ser armazenados como JSON (por exemplo, com um banco de dados NoSQL). Por exemplo, convertendo `datetime` em `str`.

{* ../../docs_src/body_updates/tutorial001_py310.py hl[28:33] *}

`PUT` é usado para receber dados que devem substituir os dados existentes.

### Aviso sobre a substituição { #warning-about-replacing }

# 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 [SQLModel](https://sqlmodel.tiangolo.com/).

* Adicionar um **JSON Schema** para a resposta, na *operação de rota* do OpenAPI.
    * Isso será usado pela **documentação automática**.
    * Também será usado por ferramentas de geração automática de código do cliente.

Ele não fará conversões de dados com modelos do Pydantic, não converterá o conteúdo para nenhum tipo, etc.

Isso te dá bastante flexibilidade. Você pode retornar qualquer tipo de dado, sobrescrever qualquer declaração e validação nos dados, etc.

Isso também te dá muita responsabilidade. Você precisa garantir que os dados retornados estão corretos, no formato correto, que podem ser serializados, etc.

* Todas as dependências podem pedir dados das requisições e **ampliar** as restrições e documentação automática da **operação de rota**.
* **Validação automática** mesmo para parâmetros da *operação de rota* definidos em dependências.
* Suporte para sistemas de autenticação complexos, **conexões com banco de dados** etc.
* **Sem comprometer** os bancos de dados, frontends etc. Mas fácil integração com todos eles.

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.

E claro, ele suporta o mesmo:

* validação de dados
* serialização de dados
* documentação de dados, etc.

Isso funciona da mesma forma que com os modelos Pydantic. E na verdade é alcançado da mesma maneira por baixo dos panos, usando Pydantic.

/// info | Informação