Puedes retornar un `dict`, `list`, valores singulares como `str`, `int`, etc.

También puedes retornar modelos de Pydantic (verás más sobre eso más adelante).

Hay muchos otros objetos y modelos que serán automáticamente convertidos a JSON (incluyendo ORMs, etc). Intenta usar tus favoritos, es altamente probable que ya sean compatibles.

### Paso 6: Despliégalo { #step-6-deploy-it }

Você pode retornar um `dict`, `list` e valores singulares como `str`, `int`, etc.

Você também pode devolver modelos Pydantic ( você verá mais sobre isso mais tarde).

Existem muitos outros objetos e modelos que serão convertidos automaticamente para JSON (incluindo ORMs, etc). Tente usar seus favoritos, é altamente provável que já sejam compatíveis.

### Passo 6: Faça o deploy { #step-6-deploy-it }

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] *}

También significa que si obtienes datos del objeto `Request` directamente (por ejemplo, leyendo el cuerpo) no serán validados, convertidos o documentados (con OpenAPI, para la interfaz automática de usuario de la API) por FastAPI.

Aunque cualquier otro parámetro declarado normalmente (por ejemplo, el cuerpo con un modelo de Pydantic) seguiría siendo validado, convertido, anotado, etc.

Pero hay casos específicos donde es útil obtener el objeto `Request`.

`response_class` com um media type JSON (`application/json`), como no caso de `JSONResponse`, os dados que você retorna serão automaticamente convertidos (e filtrados) com qualquer `response_model` do Pydantic que você declarou no *decorador de operação de rota*. Mas os dados não serão serializados para bytes JSON com Pydantic; em vez disso, serão convertidos com o `jsonable_encoder` e então passados para a classe `JSONResponse`, que fará a serialização para bytes usando a biblioteca padrão de JSON...

* `skip`: con un valor de `0`
* `limit`: con un valor de `10`

Como son parte de la URL, son "naturalmente" strings.

Pero cuando los declaras con tipos de Python (en el ejemplo anterior, como `int`), son convertidos a ese tipo y validados respecto a él.

Todo el mismo proceso que se aplica para los parámetros de path también se aplica para los parámetros de query:

* Soporte del editor (obviamente)

* `skip`: com o valor `0`
* `limit`: com o valor `10`

Como eles são parte da URL, eles são "naturalmente" strings.

Mas quando você declara eles com os tipos do Python (no exemplo acima, como `int`), eles são convertidos para aquele tipo e validados em relação a ele.

Todo o processo que era aplicado para parâmetros de rota também é aplicado para parâmetros de consulta:

* Suporte do editor (obviamente)

    * Isso é comparável a usar o método `.model_dump()` do modelo novamente, mas garante (e converte) os valores para tipos de dados que possam ser convertidos em JSON, por exemplo, `datetime` para `str`.
* Salvar os dados no seu BD.
* Retornar o modelo atualizado.

{* ../../docs_src/body_updates/tutorial002_py310.py hl[28:35] *}

/// tip | Dica

```

## Desativar conversão de underscores { #disable-convert-underscores }

Da mesma forma que com parâmetros de cabeçalho normais, quando você tem caracteres de sublinhado nos nomes dos parâmetros, eles são **automaticamente convertidos em hifens**.

Por exemplo, se você tem um parâmetro de cabeçalho `save_data` no código, o cabeçalho HTTP esperado será `save-data`, e ele aparecerá assim na documentação.

/// info | Información

Ten en cuenta que el `TestClient` recibe datos que pueden ser convertidos a JSON, no modelos de Pydantic.