Lassen Sie uns zunächst einfach den Code verwenden und sehen, wie er funktioniert, und dann kommen wir zurück, um zu verstehen, was passiert.

## `main.py` erstellen { #create-main-py }

Kopieren Sie das Beispiel in eine Datei `main.py`:

{* ../../docs_src/security/tutorial001_an_py39.py *}

## Ausführen { #run-it }

/// info | Info

2. Setze das aktuelle Arbeitsverzeichnis auf `/code`.

    Hier platzieren wir die Datei `requirements.txt` und das Verzeichnis `app`.

3. Kopiere die Datei mit den Paketanforderungen in das Verzeichnis `/code`.

    Kopieren Sie zuerst **nur** die Datei mit den Anforderungen, nicht den Rest des Codes.

Por ejemplo, si necesitas almacenarlo en una base de datos.

Para eso, **FastAPI** proporciona una función `jsonable_encoder()`.

## Usando el `jsonable_encoder` { #using-the-jsonable-encoder }

Imaginemos que tienes una base de datos `fake_db` que solo recibe datos compatibles con JSON.

Por ejemplo, no recibe objetos `datetime`, ya que no son compatibles con JSON.

```Python
with open("./somefile.txt") as f:
    contents = f.read()
    print(contents)
```

Im Hintergrund erstellt das `open("./somefile.txt")` ein Objekt, das als „Kontextmanager“ bezeichnet wird.

Dieser stellt sicher, dass, wenn der `with`-Block beendet ist, die Datei geschlossen wird, auch wenn Exceptions geworfen wurden.

Y por supuesto, soporta lo mismo:

* validación de datos
* serialización de datos
* documentación de datos, etc.

Esto funciona de la misma manera que con los modelos de Pydantic. Y en realidad se logra de la misma manera internamente, utilizando Pydantic.

/// info | Información

<div class="termy">

```console
$ python myapp.py
```

</div>

aber nicht aufgerufen wird, wenn eine andere Datei sie importiert, wie in:

```Python
from myapp import app
```

#### Weitere Details { #more-details }

Angenommen, Ihre Datei heißt `myapp.py`.

Wenn Sie sie mit folgendem Befehl ausführen:

## Tipo de Retorno y Filtrado de Datos { #return-type-and-data-filtering }

Continuemos con el ejemplo anterior. Queríamos **anotar la función con un tipo**, pero queríamos poder devolver desde la función algo que en realidad incluya **más datos**.

# Bases de Datos SQL (Relacionales) { #sql-relational-databases }

**FastAPI** no requiere que uses una base de datos SQL (relacional). Pero puedes utilizar **cualquier base de datos** que desees.

Aquí veremos un ejemplo usando <a href="https://sqlmodel.tiangolo.com/" class="external-link" target="_blank">SQLModel</a>.

Puedes usar el `jsonable_encoder` para convertir los datos de entrada en datos que se puedan almacenar como JSON (por ejemplo, con una base de datos NoSQL). Por ejemplo, convirtiendo `datetime` a `str`.

{* ../../docs_src/body_updates/tutorial001_py310.py hl[28:33] *}

`PUT` se usa para recibir datos que deben reemplazar los datos existentes.

### Advertencia sobre el reemplazo { #warning-about-replacing }

///

Y cuando devuelves una `Response`, **FastAPI** la pasará directamente.

No hará ninguna conversión de datos con los modelos de Pydantic, no convertirá los contenidos a ningún tipo, etc.

Esto te da mucha flexibilidad. Puedes devolver cualquier tipo de datos, sobrescribir cualquier declaración o validación de datos, etc.

## Usar el `jsonable_encoder` en una `Response` { #using-the-jsonable-encoder-in-a-response }