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] *}

        return 10;
    }

    /**
     * Initializes the converter.
     *
     * @throws IOException if an I/O error occurs during initialization.
     */
    void init() throws IOException;

    /**
     * Converts the given text into a list of readings based on the specified field and languages.
     *
     * @param text the text to be converted.
     * @param field the field to be used for conversion.

            // 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.

Embora qualquer outro parâmetro declarado normalmente (o corpo da requisição com um modelo Pydantic, por exemplo) ainda seria validado, convertido, anotado, etc.

Mas há situações específicas onde é útil utilizar o objeto `Request`.

 */
package org.codelibs.fess.suggest.converter;

import java.util.List;

import junit.framework.TestCase;

public class KatakanaToAlphabetConverterTest extends TestCase {

    private KatakanaToAlphabetConverter converter;

    @Override
    protected void setUp() throws Exception {
        super.setUp();
        converter = new KatakanaToAlphabetConverter();
        converter.init();
    }

  }

  /**
   * Returns a serializable {@code Converter} that converts strings from this format to {@code
   * targetFormat}.
   *
   * @since 16.0
   */
  public Converter<String, String> converterTo(CaseFormat targetFormat) {
    return new StringConverter(this, targetFormat);
  }

  private static final class StringConverter extends Converter<String, String>
      implements Serializable {

For example, you cannot put a Pydantic model in a `JSONResponse` without first converting it to a `dict` with all the data types (like `datetime`, `UUID`, etc) converted to JSON-compatible types.

For those cases, you can use the `jsonable_encoder` to convert your data before passing it to a response: