## Login { #login }

Certifique-se de que você já tem uma conta no **FastAPI Cloud** (nós convidamos você a partir da lista de espera 😉).

Depois, faça login:

<div class="termy">

```console
$ fastapi login

You are logged in to FastAPI Cloud 🚀
```

</div>

## Implantar { #deploy }

Bir [Response Model](../tutorial/response-model.md) deklare ederseniz, FastAPI veriyi Pydantic kullanarak JSON'a serialize etmek için bunu kullanır.

Bir response model deklare etmezseniz, FastAPI [JSON Uyumlu Encoder](../tutorial/encoder.md)'da anlatılan `jsonable_encoder`'ı kullanır ve bunu bir `JSONResponse` içine koyar.

Ayrıca doğrudan bir `JSONResponse` oluşturup döndürebilirsiniz.

/// tip | İpucu

Öncelikle, elbette `Path`, `Query` ve request body parametre bildirimlerini serbestçe karıştırabilirsiniz ve **FastAPI** ne yapacağını bilir.

Ayrıca, varsayılan değeri `None` yaparak body parametrelerini opsiyonel olarak da tanımlayabilirsiniz:

{* ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial001_an_py310.py hl[18:20] *}

/// note | Not

Bu durumda body'den alınacak `item` opsiyoneldir. Çünkü varsayılan değeri `None` olarak ayarlanmıştır.

Bir Pydantic model gibi bir obje alır ve JSON ile uyumlu bir versiyonunu döndürür:

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

Bu örnekte, Pydantic model'i bir `dict`'e, `datetime`'ı da bir `str`'e dönüştürür.

Bu fonksiyonun çağrılmasıyla elde edilen sonuç, Python standardındaki [`json.dumps()`](https://docs.python.org/3/library/json.html#json.dumps) ile encode edilebilecek bir şeydir.

Mas em algum momento, não havia outra opção senão criar algo que fornecesse todos esses recursos, pegando as melhores ideias de ferramentas anteriores e combinando-as da melhor maneira possível, usando funcionalidades da linguagem que nem sequer estavam disponíveis antes (anotações de tipo no Python 3.6+).

## Ferramentas anteriores { #previous-tools }

### [Django](https://www.djangoproject.com/) { #django }

e,b,w,o,a,T,r,C,d,i,k=me,S=ce.expando,E=0,n=0,s=W(),c=W(),u=W(),h=W(),l=function(e,t){return e===t&&(a=!0),0},f="checked|selected|async|autofocus|autoplay|controls|defer|disabled|hidden|ismap|loop|multiple|open|readonly|required|scoped",t="(?:\\\\[\\da-fA-F]{1,6}"+ge+"?|\\\\[^\\r\\n\\f]|[\\w-]|[^\0-\\x7f])+",p="\\["+ge+"*("+t+")(?:"+ge+"*([*^$|!~]?=)"+ge+"*(?:'((?:\\\\.|[^\\\\'])*)'|\"((?:\\\\.|[^\\\\\"])*)\"|("+t+"))|)"+ge+"*\\]",g=":("+t+")(?:\\((('((?:\\\\.|[^\\\\'])*)'|\"((?:\\\\.|[^\\\\\"])*...

care
cărei
căror
cărui
cât
câte
câţi
către
câtva
ce
cel
ceva
chiar
cînd
cine
cineva
cît
cîte
cîţi
cîtva
contra
cu
cum
cumva
curând
curînd
da
dă
dacă
dar
datorită
de
deci
deja
deoarece
departe
deşi
din
dinaintea
dintr
dintre
drept
după
ea
ei
el
ele
eram
este
eşti
eu
face
fără

# JSON-kompatibler Encoder { #json-compatible-encoder }

Es gibt Fälle, da möchten Sie einen Datentyp (etwa ein Pydantic-Modell) in etwas konvertieren, das kompatibel mit JSON ist (etwa ein `dict`, eine `list`, usw.).

Zum Beispiel, wenn Sie es in einer Datenbank speichern möchten.

Dafür bietet **FastAPI** eine Funktion `jsonable_encoder()`.

## `jsonable_encoder` verwenden { #using-the-jsonable-encoder }

Da die Parameter mit TypeScript-Typen beschrieben werden (ähnlich den Python-Typhinweisen), ist die Editorunterstützung ziemlich gut.

Testler:

## Code snippets { #code-snippets }

//// tab | Test