De la misma manera, esta base de datos no recibiría un modelo de Pydantic (un objeto con atributos), solo un `dict`.

Puedes usar `jsonable_encoder` para eso.

Recibe un objeto, como un modelo de Pydantic, y devuelve una versión compatible con JSON:

{* ../../docs_src/encoder/tutorial001_py310.py hl[4,21] *}

En este ejemplo, convertiría el modelo de Pydantic a un `dict`, y el `datetime` a un `str`.

///

## Another module with `APIRouter` { #another-module-with-apirouter }

Let's say you also have the endpoints dedicated to handling "items" from your application in the module at `app/routers/items.py`.

You have *path operations* for:

* `/items/`
* `/items/{item_id}`

     * depending on whether {@link #CLASSES} or {@link #MODULES} is present.
     *
     * @param moduleName name of the module on which to apply the path
     * @return an identification of the patch-module path for the given module.
     *
     * @see Modular#moduleName()
     */
    @Nonnull
    public static Modular patchModule(@Nonnull String moduleName) {
        return PATCH_MODULE.new Modular(moduleName);
    }

{* ../../docs_src/body/tutorial001_py310.py hl[2] *}

## Crea tu modelo de datos

Luego, declaras tu modelo de datos como una clase que hereda de `BaseModel`.

Usa tipos estándar de Python para todos los atributos:

{* ../../docs_src/body/tutorial001_py310.py hl[5:9] *}

        Map<String, Object> params = new HashMap<>();
        params.put("param", "value");

        // First call with model name
        ComponentUtil.setFessConfig(new FessConfig.SimpleImpl() {
            @Override
            public String getLtrModelName() {
                return "model1";
            }

            @Override
            public int getLtrWindowSize() {
                return 50;

* Recuperar los datos almacenados.
* Poner esos datos en un modelo de Pydantic.
* Generar un `dict` sin valores por defecto del modelo de entrada (usando `exclude_unset`).
    * De esta manera puedes actualizar solo los valores realmente establecidos por el usuario, en lugar de sobrescribir valores ya almacenados con valores por defecto en tu modelo.

Pero no estás limitado a usar algún modelo de datos, clase o tipo específico.

¿Quieres tener un `id` y `email` y no tener un `username` en tu modelo? Claro. Puedes usar estas mismas herramientas.

¿Quieres solo tener un `str`? ¿O solo un `dict`? ¿O un instance de clase modelo de base de datos directamente? Todo funciona de la misma manera.

```

</div>

<details markdown="1">
<summary>O komendzie <code>uvicorn main:app --reload</code>...</summary>
Komenda `uvicorn main:app` odnosi się do:

* `main`: plik `main.py` ("moduł" w Pythonie).
* `app`: obiekt stworzony w `main.py` w lini `app = FastAPI()`.
* `--reload`: spraw by serwer resetował się po każdej zmianie w kodzie. Używaj tego tylko w środowisku deweloperskim.

</details>

Arreglaremos estas cosas añadiendo unos **modelos extra**. Aquí es donde SQLModel brillará. ✨

### Crear Múltiples Modelos

En **SQLModel**, cualquier clase de modelo que tenga `table=True` es un **modelo de tabla**.

Y cualquier clase de modelo que no tenga `table=True` es un **modelo de datos**, estos son en realidad solo modelos de Pydantic (con un par de características extra pequeñas). 🤓

Por exemplo, para declarar um outro retorno com o status code `404` e um modelo do Pydantic chamado `Message`, você pode escrever:

{* ../../docs_src/additional_responses/tutorial001.py hl[18,22] *}

/// note | Nota

Lembre-se que você deve retornar o `JSONResponse` diretamente.

///

/// info | Informação

A chave `model` não é parte do OpenAPI.