Você também pode devolver modelos Pydantic (você verá mais sobre isso mais tarde).

Existem muitos outros objetos e modelos que serão convertidos automaticamente para JSON (incluindo ORMs, etc). Tente usar seus favoritos, é altamente provável que já sejam compatíveis.

## Recapitulando

* Importe `FastAPI`.
* Crie uma instância do `app`.
* Coloque o **decorador que define a operação** (como `@app.get("/")`).

    /** Property key for user information configuration. */
    public static final String USER_INFO_PROPERTY = "user.info";

    /** Property key for user favorite functionality configuration. */
    public static final String USER_FAVORITE_PROPERTY = "user.favorite";

    /** Property key for search log configuration. */
    public static final String SEARCH_LOG_PROPERTY = "search.log";

    /** The key of the message: by Favorite Count (asc) */
    public static final String LABELS_search_result_sort_favorite_count_asc = "{labels.search_result_sort_favorite_count_asc}";

    /** The key of the message: by Favorite Count (desc) */

                        breakCursor = true;
                    }
                }
            });
        };
    }

    /**
     * Get the write call for favorite log ndjson.
     * @return The write call.
     */
    public static Consumer<Writer> getFavoriteLogNdjsonWriteCall() {
        final FessConfig fessConfig = ComponentUtil.getFessConfig();

También puedes retornar modelos de Pydantic (verás más sobre eso más adelante).

Hay muchos otros objetos y modelos que serán automáticamente convertidos a JSON (incluyendo ORMs, etc). Intenta usar tus favoritos, es altamente probable que ya sean compatibles.

## Recapitulación

* Importa `FastAPI`.
* Crea una instancia `app`.
* Escribe un **path operation decorator** usando decoradores como `@app.get("/")`.

                    .addSearchLog(params, DfTypeUtil.toLocalDateTime(requestedTime), queryId, query, params.getStartPosition(),
                            params.getPageSize(), queryResponseList);
        }

        // favorite
        if (fessConfig.isUserFavorite()) {
            ComponentUtil.getUserInfoHelper().storeQueryId(queryId, documentItems);
        }

    }

    /**

This solved having to write YAML (another syntax) inside of Python docstrings.

This combination of Flask, Flask-apispec with Marshmallow and Webargs was my favorite backend stack until building **FastAPI**.

Using it led to the creation of several Flask full-stack generators. These are the main stacks I (and several external teams) have been using up to now:

     */
    boolean isIndexerClickCountEnabled();

    /**
     * Get the value for the key 'indexer.favorite.count.enabled'. <br>
     * The value is, e.g. true <br>
     * comment: Whether to enable favorite count tracking in the indexer.
     * @return The value of found property. (NotNull: if not found, exception but basically no way)
     */

Isso resolveu o problema de ter que escrever YAML (outra sintaxe) dentro das _docstrings_ Python.

Essa combinação de Flask, Flask-apispec com Marshmallow e Webargs foi meu _backend stack_ favorito até construir o **FastAPI**.

Usando essa combinação levou a criação de vários geradores Flask _full-stack_. Há muitas _stacks_ que eu (e vários times externos) estou utilizando até agora:

Esto resolvió tener que escribir YAML (otra sintaxis) dentro de docstrings de Python.

Esta combinación de Flask, Flask-apispec con Marshmallow y Webargs fue mi stack de backend favorito hasta construir **FastAPI**.

Usarlo llevó a la creación de varios generadores de full-stack para Flask. Estos son los principales stacks que yo (y varios equipos externos) hemos estado usando hasta ahora: