Par exemple, le modèle ci-dessus déclare un "objet" JSON (ou `dict` Python) tel que :

```JSON
{
    "name": "Foo",
    "description": "An optional description",
    "price": 45.2,
    "tax": 3.5
}
```

...`description` et `tax` étant des attributs optionnels (avec `None` comme valeur par défaut), cet "objet" JSON serait aussi valide :

/// note | Nota

FastAPI sabrá que el valor de `q` no es requerido debido al valor por defecto `= None`.

El `str | None` (Python 3.10+) o `Union` en `Union[str, None]` (Python 3.9+) no es utilizado por FastAPI para determinar que el valor no es requerido, sabrá que no es requerido porque tiene un valor por defecto de `= None`.

Pero agregar las anotaciones de tipos permitirá que tu editor te brinde un mejor soporte y detecte errores.

* **Uvicorn** :
    * A les meilleures performances, étant donné qu'il n'a pas beaucoup de code mis-à-part le serveur en lui-même.

///

Et quand vous retournez une `Response`, **FastAPI** la transmet directement.

Elle ne fera aucune conversion de données avec les modèles Pydantic, elle ne convertira pas le contenu en un type quelconque.

Cela vous donne beaucoup de flexibilité. Vous pouvez retourner n'importe quel type de données, surcharger n'importe quelle déclaration ou validation de données.

## Utiliser le `jsonable_encoder` dans une `Response`

pour de nombreux langages.

## Pydantic

Toute la validation de données est effectué en arrière-plan avec <a href="https://docs.pydantic.dev/" class="external-link" target="_blank">Pydantic</a>,
dont vous bénéficierez de tous les avantages. Vous savez donc que vous êtes entre de bonnes mains.

## L'ordre importe

Quand vous créez des *fonctions de chemins*, vous pouvez vous retrouver dans une situation où vous avez un chemin fixe.

## Épinglez votre version de `fastapi`

Tout d'abord il faut "épingler" la version de **FastAPI** que vous utilisez à la dernière version dont vous savez
qu'elle fonctionne correctement pour votre application.

Par exemple, disons que vous utilisez la version `0.45.0` dans votre application.

Il est également conçu pour fonctionner comme une référence future.

Vous pouvez donc revenir et voir exactement ce dont vous avez besoin.

## Exécuter le code

Tous les blocs de code peuvent être copiés et utilisés directement (il s'agit en fait de fichiers Python testés).

le dice a SQLModel que `id` es la **clave primaria** en la base de datos SQL (puedes aprender más sobre claves primarias de SQL en la documentación de SQLModel).

    Nota: Usamos `int | None` para el campo de clave primaria para que en el código Python podamos *crear un objeto sin un `id`* (`id=None`), asumiendo que la base de datos lo *generará al guardar*. SQLModel entiende que la base de datos proporcionará el `id` y *define la columna como un `INTEGER` no nulo* en el esquema de la base...

```Python
print(user_dict)
```

obtendremos un `dict` de Python con:

```Python
{
    'username': 'john',
    'password': 'secret',
    'email': 'john.doe@example.com',
    'full_name': None,
}
```

#### Desempaquetando un `dict` { #unpacking-a-dict }

Tu modelo de response podría tener valores por defecto, como:

{* ../../docs_src/response_model/tutorial004_py310.py hl[9,11:12] *}

* `description: Union[str, None] = None` (o `str | None = None` en Python 3.10) tiene un valor por defecto de `None`.
* `tax: float = 10.5` tiene un valor por defecto de `10.5`.
* `tags: List[str] = []` tiene un valor por defecto de una list vacía: `[]`.