Par exemple, vous ne pouvez pas mettre un modèle Pydantic dans une `JSONResponse` sans d'abord le convertir en un `dict` avec tous les types de données (comme `datetime`, `UUID`, etc.) convertis en types compatibles avec JSON.

Pour ces cas, vous pouvez spécifier un appel à `jsonable_encoder` pour convertir vos données avant de les passer à une réponse :

{* ../../docs_src/response_directly/tutorial001.py hl[6:7,21:22] *}

* `limit` : avec une valeur de `10`

Faisant partie de l'URL, ces valeurs sont des chaînes de caractères (`str`).

Mais quand on les déclare avec des types Python (dans l'exemple précédent, en tant qu'`int`), elles sont converties dans les types renseignés.

Toutes les fonctionnalités qui s'appliquent aux paramètres de chemin s'appliquent aussi aux paramètres de requête :

* Support de l'éditeur : vérification d'erreurs, auto-complétion, etc.

  }

  /**
   * Returns a converter whose {@code convert} method applies {@code secondConverter} to the result
   * of this converter. Its {@code reverse} method applies the converters in reverse order.
   *
   * <p>The returned converter is serializable if {@code this} converter and {@code secondConverter}
   * are.
   */
  public final <C> Converter<A, C> andThen(Converter<B, C> secondConverter) {

     * @return the value as an object
     */
    Object getAsObject(String value);

    /**
     * Returns {@literal true} if this converter can handle the specified type.
     *
     * @param clazz
     *            the type. Must not be {@literal null}
     * @return {@literal true} if this converter can handle the specified type
     */
    boolean isTarget(Class<?> clazz);

Por exemplo, você não pode colocar um modelo do Pydantic em uma `JSONResponse` sem antes convertê-lo em um `dict` com todos os tipos de dados (como `datetime`, `UUID`, etc) convertidos para tipos compatíveis com JSON.

Para esses casos, você pode usar o `jsonable_encoder` para converter seus dados antes de repassá-los para a resposta:

{* ../../docs_src/response_directly/tutorial001_py310.py hl[5:6,20:21] *}

     * @param roles the array of roles associated with the search words
     * @param score the score associated with the search words
     * @param readingConverter the converter to use for converting readings
     * @param normalizer the normalizer to use for normalizing the search words
     * @param analyzer the analyzer to use for analyzing the search words

            // Use the outputs of this converter as inputs for the next converter
            currentInputs = nextInputs;
        }

        return new ArrayList<>(resultSet);
    }

    /**
     * Adds a converter to the chain.
     * @param converter The converter to add.
     */
    public void addConverter(final ReadingConverter converter) {
        converters.add(converter);
    }

}
```

/// tip | Dica

Quando você lançar um `HTTPException`, você pode passar qualquer valor convertível em JSON como parâmetro de `detail`, e não apenas `str`.

Você pode passar um `dict` ou um `list`, etc.
Esses tipos de dados são manipulados automaticamente pelo **FastAPI** e convertidos em JSON.

///

## Adicione headers customizados { #add-custom-headers }

{
  "detail": "Item not found"
}
```

/// tip | Consejo

Cuando lanzas un `HTTPException`, puedes pasar cualquier valor que pueda convertirse a JSON como el parámetro `detail`, no solo `str`.

Podrías pasar un `dict`, un `list`, etc.

Son manejados automáticamente por **FastAPI** y convertidos a JSON.

///

## Agrega headers personalizados { #add-custom-headers }

Você não conseguiria este tipo de suporte de editor se estivesse trabalhando diretamente com `dict` em vez de modelos Pydantic.

Mas você também não precisa se preocupar com eles, os dicts de entrada são convertidos automaticamente e sua saída é convertida automaticamente para JSON também.

## Corpos de `dict`s arbitrários { #bodies-of-arbitrary-dicts }

Você também pode declarar um corpo como um `dict` com chaves de algum tipo e valores de outro tipo.