{Name: "ID", DBName: "id", BindNames: []string{"Model", "ID"}, DataType: schema.Uint, PrimaryKey: true, Tag: `gorm:"primarykey"`, TagSettings: map[string]string{"PRIMARYKEY": "PRIMARYKEY"}, Size: 64, HasDefaultValue: true, AutoIncrement: true},
		{Name: "CreatedAt", DBName: "created_at", BindNames: []string{"Model", "CreatedAt"}, DataType: schema.Time},
		{Name: "UpdatedAt", DBName: "updated_at", BindNames: []string{"Model", "UpdatedAt"}, DataType: schema.Time},

    * Chuyển đổi kiểu dữ liệu Python (`str`, `int`, `float`, `bool`, `list`,...).
    * `datetime` objects.
    * `UUID` objects.
    * Database models.
    * ...và nhiều hơn thế.
* Tự động tạo tài liệu tương tác API, bao gồm 2 giao diện người dùng:
    * Swagger UI.
    * ReDoc.

---

Quay trở lại ví dụ trước, **FastAPI** sẽ thực hiện:

		t.Errorf("Should got error with invalid SQL")
	}

	if DB.Model(&User{}).Where("sdsd.zaaa = ?", "sd;;;aa").Pluck("aaa", &columns).Error == nil {
		t.Errorf("Should got error with invalid SQL")
	}

	if DB.Where("sdsd.zaaa = ?", "sd;;;aa").Find(&User{}).Error == nil {
		t.Errorf("Should got error with invalid SQL")
	}

	var count1, count2 int64
	DB.Model(&User{}).Count(&count1)
	if count1 <= 0 {

Et nous analysons directement ce contenu YAML, puis nous utilisons à nouveau le même modèle Pydantic pour valider le contenu YAML :

{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial007.py hl[26:33] *}

/// tip | Astuce

Ici, nous réutilisons le même modèle Pydantic.

Mais nous aurions pu tout aussi bien pu le valider d'une autre manière.

# Devolver una Response Directamente

Cuando creas una *path operation* en **FastAPI**, normalmente puedes devolver cualquier dato desde ella: un `dict`, una `list`, un modelo de Pydantic, un modelo de base de datos, etc.

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

    @Override
    public Model interpolate(Model model, Map<String, ?> context, boolean strict) throws ModelInterpolationException {
        Properties props = new Properties();
        props.putAll(context);

        return interpolate(model, null, new DefaultProjectBuilderConfiguration().setExecutionProperties(props), true);
    }

    @Override

Тим самим способом ця база даних не прийматиме об'єкт типу Pydantic model (об'єкт з атрибутами), а лише `dict`.

Ви можете використовувати `jsonable_encoder` для цього.

Вона приймає об'єкт, такий як Pydantic model, і повертає його версію, сумісну з JSON:

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

У цьому прикладі вона конвертує Pydantic model у `dict`, а `datetime` у `str`.

Na verdade, você não tem usuários que fazem login no seu aplicativo,...

///

### `examples` de Pydantic y FastAPI

Cuando añades `examples` dentro de un modelo de Pydantic, usando `schema_extra` o `Field(examples=["algo"])`, ese ejemplo se añade al **JSON Schema** para ese modelo de Pydantic.

Y ese **JSON Schema** del modelo de Pydantic se incluye en el **OpenAPI** de tu API, y luego se usa en la interfaz de documentación.

/// info

Note that the `TestClient` receives data that can be converted to JSON, not Pydantic models.

If you have a Pydantic model in your test and you want to send its data to the application during testing, you can use the `jsonable_encoder` described in [JSON Compatible Encoder](encoder.md){.internal-link target=_blank}.

///