## Top Translation Reviewers

These users are the **Top Translation Reviewers**. 🕵️

I only speak a few languages (and not very well 😅). So, the reviewers are the ones that have the [**power to approve translations**](contributing.md#translations){.internal-link target=_blank} of the documentation. Without them, there wouldn't be documentation in several other languages.

{% if people %}

If you are paying for 3 servers but you are using only a little bit of their RAM and CPU, you are probably **wasting money** 💸, and probably **wasting server electric power** 🌎, etc.

In that case, it could be better to have only 2 servers and use a higher percentage of their resources (CPU, memory, disk, network bandwidth, etc).

        Item(name="Plumbus", price=32.0),
    ]
```

FastAPI will use the return type annotation to perform:

* Data validation
* Automatic documentation
    * It could power automatic client generators
* **Data filtering**

Before this version it was only supported via the `response_model` parameter.

## Recap

You can use Pydantic Settings to handle the settings or configurations for your application, with all the power of Pydantic models.

* By using a dependency you can simplify testing.
* You can use `.env` files with it.

## Usando el `jsonable_encoder` en una `Response`

Como **FastAPI** no realiza ningún cambio en la `Response` que devuelves, debes asegurarte de que el contenido está listo.

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.

    Keep in mind that dataclasses can't do everything Pydantic models can do.

    So, you might still need to use Pydantic models.

    But if you have a bunch of dataclasses laying around, this is a nice trick to use them to power a web API using FastAPI. 🤓

## Dataclasses in `response_model`

You can also use `dataclasses` in the `response_model` parameter:

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

## Top Revisores

Esses usuários são os **Top Revisores**. 🕵️

### Revisões para Traduções

Eu só falo algumas línguas (e não muito bem 😅). Então, os revisores são aqueles que têm o [**poder de aprovar traduções**](contributing.md#traducoes){.internal-link target=_blank} da documentação. Sem eles, não haveria documentação em vários outros idiomas.

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## 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`

Assim como existem uma `Query` e uma `Path` para definir dados adicionais para parâmetros de consulta e de rota, o **FastAPI** provê o equivalente para `Body`.

Por exemplo, extendendo o modelo anterior, você poder decidir por ter uma outra chave `importance` no mesmo corpo, além de `item` e `user`.

Se você declará-lo como é, porque é um valor singular, o **FastAPI** assumirá que se trata de um parâmetro de consulta.

To declare a **request** body, you use <a href="https://docs.pydantic.dev/" class="external-link" target="_blank">Pydantic</a> models with all their power and benefits.

!!! info
    To send data, you should use one of: `POST` (the more common), `PUT`, `DELETE` or `PATCH`.