Elle ne sera pas sérialisée avec un modèle.

    Assurez-vous qu'il contient les données souhaitées et que les valeurs soient dans un format JSON valides (si vous utilisez une `JSONResponse`).

!!! note "Détails techniques"
    Vous pouvez également utiliser `from starlette.responses import JSONResponse`.

Tout est basé sur la déclaration de type standard de **Python 3.8** (grâce à Pydantic). Pas de nouvelles syntaxes à apprendre. Juste du Python standard et moderne.

Si vous souhaitez un rappel de 2 minutes sur l'utilisation des types en Python (même si vous ne comptez pas utiliser FastAPI), jetez un oeil au tutoriel suivant: [Python Types](python-types.md){.internal-link target=_blank}.

Vous écrivez du python standard avec des annotations de types:

```Python

## Parámetros de query requeridos

Cuando declaras un valor por defecto para los parámetros que no son de path (por ahora solo hemos visto parámetros de query), entonces no es requerido.

Si no quieres añadir un valor específico sino solo hacerlo opcional, pon el valor por defecto como `None`.

Pero cuando quieres hacer que un parámetro de query sea requerido, puedes simplemente no declararle un valor por defecto:

```Python hl_lines="6-7"

!!! info "Información sobre `@decorator`"
    Esa sintaxis `@algo` se llama un "decorador" en Python.

    Lo pones encima de una función. Es como un lindo sombrero decorado (creo que de ahí salió el concepto).

    Un "decorador" toma la función que tiene debajo y hace algo con ella.

Par défaut, **FastAPI** convertirait automatiquement cette valeur de retour en JSON en utilisant le `jsonable_encoder` expliqué dans [JSON Compatible Encoder](../tutorial/encoder.md){.internal-link target=_blank}.

* Para requests de tipo `PUT` a `/items/{item_id}` leer el body como JSON:
    * Revisar si tiene un atributo requerido `name` que debe ser un `str`.
    * Revisar si tiene un atributo requerido `price` que debe ser un `float`.
    * Revisar si tiene un atributo opcional `is_offer`, que debe ser un `bool`si está presente.
    * Todo esto funcionaría para objetos JSON profundamente anidados.

---

Esta sería la historia paralela equivalente de las hamburguesas 🍔.

Para un ejemplo más "real" de ésto, imagina un banco.

Hasta hace poco, la mayoría de los bancos tenían varios cajeros 👨‍💼👨‍💼👨‍💼👨‍💼 y una gran línea 🕙🕙🕙🕙🕙🕙🕙🕙.

Todos los cajeros haciendo todo el trabajo con un cliente tras otro 👨‍💼⏯.

Y tienes que esperar 🕙 en la fila durante mucho tiempo o perderás tu turno.

!!! warning "Attention"
    Si vous n'êtes pas un "expert" en OpenAPI, vous n'en avez probablement pas besoin.

    * Vérifier qu'il a un attribut obligatoire `name` qui devrait être un `str`.
    * Vérifier qu'il a un attribut obligatoire `prix` qui doit être un `float`.
    * Vérifier qu'il a un attribut facultatif `is_offer`, qui devrait être un `bool`, s'il est présent.

Par exemple, vous pouvez déclarer une réponse avec un code HTTP `404` qui utilise un modèle Pydantic et a une `description` personnalisée.

Et une réponse avec un code HTTP `200` qui utilise votre `response_model`, mais inclut un `example` personnalisé :

```Python hl_lines="20-31"
{!../../../docs_src/additional_responses/tutorial003.py!}
```