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 :

```Python hl_lines="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.

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:

```Python hl_lines="6-7  21-22"
{!../../docs_src/response_directly/tutorial001.py!}

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

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`.

import org.codehaus.plexus.component.configurator.converters.AbstractConfigurationConverter;
import org.codehaus.plexus.component.configurator.converters.basic.AbstractBasicConverter;
import org.codehaus.plexus.component.configurator.converters.composite.ObjectWithFieldsConverter;
import org.codehaus.plexus.component.configurator.converters.lookup.ConverterLookup;

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:

```Python hl_lines="6-7  21-22"

It would also mean that if you get data from the `Request` object directly (for example, read the body) it won't be validated, converted or documented (with OpenAPI, for the automatic API user interface) by FastAPI.

Although any other parameter declared normally (for example, the body with a Pydantic model) would still be validated, converted, annotated, etc.

But there are specific cases where it's useful to get the `Request` object.

Por ejemplo, no puedes poner un modelo Pydantic en una `JSONResponse` sin primero convertirlo a un `dict` con todos los tipos de datos (como `datetime`, `UUID`, etc) convertidos a tipos compatibles con JSON.

Para esos casos, puedes usar el `jsonable_encoder` para convertir tus datos antes de pasarlos a la respuesta:

```Python hl_lines="4 6 20 21"
{!../../docs_src/response_directly/tutorial001.py!}
```

/// note | Detalles Técnicos

Você também pode usar `dataclasses` no parâmetro `response_model`:

```Python hl_lines="1  7-13  19"
{!../../docs_src/dataclasses/tutorial002.py!}
```

A dataclass será automaticamente convertida para uma dataclass Pydantic.

Dessa forma, seu esquema aparecerá na interface de documentação da API:

<img src="/img/tutorial/dataclasses/image01.png">

## Dataclasses em Estruturas de Dados Aninhadas