Cuando creas una *operación de path* normalmente puedes devolver cualquier dato: un `dict`, una `list`, un modelo Pydantic, un modelo de base de datos, etc.

Por defecto, **FastAPI** convertiría automáticamente ese valor devuelto a JSON usando el `jsonable_encoder` explicado en [Codificador Compatible JSON](../tutorial/encoder.md){.internal-link target=_blank}.

Tú declaras la "forma" de los datos mediante clases con atributos.

Cada atributo tiene un tipo.

Luego creas un instance de esa clase con algunos valores y Pydantic validará los valores, los convertirá al tipo apropiado (si ese es el caso) y te dará un objeto con todos los datos.

Y obtienes todo el soporte del editor con el objeto resultante.

    * Si no usaras FastAPI y usaras Starlette directamente (u otra herramienta, como Sanic, Flask, Responder, etc.), tendrías que implementar toda la validación y serialización de datos tu mismo. Por lo tanto, tu aplicación final seguirá teniendo...

* Todas las dependencias pueden requerir datos de los requests y aumentar las restricciones del *path operation* y la documentación automática.
* **Validación automática** inclusive para parámetros del *path operation* definidos en las dependencias.
* Soporte para sistemas complejos de autenticación de usuarios, **conexiones con bases de datos**, etc.

    * Auto completado.
    * Anotaciones de tipos.
* Validación de datos:
    * Errores automáticos y claros cuándo los datos son inválidos.
    * Validación, incluso para objetos JSON profundamente anidados.
* <abbr title="en inglés: serialization, parsing, marshalling">Conversión</abbr> de datos de input: viniendo de la red a datos y tipos de Python. Leyendo desde:
    * JSON.
    * Path parameters.
    * Query parameters.

* Soporte en el editor: chequeo de errores, auto-completado, etc.
* "<abbr title="convertir el string que viene de un HTTP request a datos de Python">Parsing</abbr>" de datos
* Validación de datos
* Anotación de la API y documentación automática

Solo tienes que declararlos una vez.

#### "Schema" de datos

El concepto "schema" también se puede referir a la forma de algunos datos, como un contenido en formato JSON.

En ese caso haría referencia a los atributos del JSON, los tipos de datos que tiene, etc.

#### OpenAPI y JSON Schema

## Casos de uso

Por ejemplo, imagina que quieres retornar un HTTP status code de "OK" `200` por defecto.

Pero si los datos no existen, quieres crearlos y retornar un HTTP status code de "CREATED" `201`.

Pero aún quieres poder filtrar y convertir los datos que retornas con un `response_model`.

Para esos casos, puedes usar un parámetro `Response`.

## Usar un parámetro `Response`

Todo el proceso que aplicaba a los parámetros de path también aplica a los parámetros de query:

* Soporte del editor (obviamente)
* <abbr title="convertir el string que viene de un HTTP request a datos de Python">"Parsing"</abbr> de datos
* Validación de datos
* Documentación automática

## Configuraciones por defecto

Como los parámetros de query no están fijos en una parte del path pueden ser opcionales y pueden tener valores por defecto.

    Solo puedes usar `await` dentro de funciones creadas con `async def`.

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Si estás utilizando libraries de terceros que se comunican con algo (una base de datos, una API, el sistema de archivos, etc.) y no tienes soporte para `await` (este es el caso para la mayoría de las libraries de bases de datos), declara tus *path operation functions* de forma habitual, con solo `def`, de la siguiente manera:

```Python hl_lines="2"
@app.get('/')
def results():