Então, vá para a interface `/docs`, você verá que o **FastAPI** está usando esses **modelos** para **documentar** a API, e ele também os usará para **serializar** e **validar** os dados.

<div class="screenshot">
<img src="/img/tutorial/sql-databases/image01.png">
</div>

## Atualizar o App com Múltiplos Modelos { #update-the-app-with-multiple-models }

Agora vamos **refatorar** este app um pouco para aumentar a **segurança** e **versatilidade**.

[Codificador Compatible con JSON](../tutorial/encoder.md){.internal-link target=_blank} explicado en el tutorial. Esto es lo que te permite devolver **objetos arbitrarios**, por ejemplo, modelos de bases de datos.

Pero si estás seguro de que el contenido que estás devolviendo es **serializable con JSON**, puedes pasarlo directamente a la clase de response y evitar la sobrecarga extra que FastAPI tendría al pasar tu contenido de retorno a través de `jsonable_encoder` antes de pasarlo a la clase...

/// tip | Consejo

Para resolver este mismo problema, probablemente sea mucho más fácil usar el `body` en un manejador personalizado para `RequestValidationError` ([Manejo de Errores](../tutorial/handling-errors.md#use-the-requestvalidationerror-body){.internal-link target=_blank}).

Pero este ejemplo sigue siendo válido y muestra cómo interactuar con los componentes internos.

///

Así que puedes declarar tu función como:

{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial002_py39.py hl[7] *}

Pero ten en cuenta que si usas `Annotated`, no tendrás este problema, no importará ya que no estás usando los valores por defecto de los parámetros de la función para `Query()` o `Path()`.

{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial002_an_py39.py *}

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

Como **FastAPI** no realiza cambios en una `Response` que devuelves, tienes que asegurarte de que sus contenidos estén listos para ello.

Por ejemplo, no puedes poner un modelo de Pydantic en un `JSONResponse` sin primero convertirlo a un `dict` con todos los tipos de datos (como `datetime`, `UUID`, etc.) convertidos a tipos compatibles con JSON.

O programa do **servidor** (por exemplo, **Uvicorn** via **CLI do FastAPI**) é capaz de interpretar esses headers e então repassar essas informações para a sua aplicação.

Mas, por segurança, como o servidor não sabe que está atrás de um proxy confiável, ele não interpretará esses headers.

/// note | Detalhes Técnicos

Os headers do proxy são:

Você pode definir o parâmetro `response_model_exclude_unset=True` do *decorador de operação de rota*:

{* ../../docs_src/response_model/tutorial004_py310.py hl[22] *}

e esses valores padrão não serão incluídos na resposta, apenas os valores realmente definidos.

Então, se você enviar uma solicitação para essa *operação de rota* para o item com ID `foo`, a resposta (sem incluir valores padrão) será:

///

## Ejecuta tu código con tu depurador { #run-your-code-with-your-debugger }

Dado que estás ejecutando el servidor Uvicorn directamente desde tu código, puedes llamar a tu programa de Python (tu aplicación FastAPI) directamente desde el depurador.

---

Por ejemplo, en Visual Studio Code, puedes:

## Documentando webhooks con **FastAPI** y OpenAPI { #documenting-webhooks-with-fastapi-and-openapi }

Con **FastAPI**, usando OpenAPI, puedes definir los nombres de estos webhooks, los tipos de operaciones HTTP que tu aplicación puede enviar (por ejemplo, `POST`, `PUT`, etc.) y los **bodies** de las requests que tu aplicación enviaría.

/// tip | Dica

Se você quiser chamar funções `async` em seus testes além de enviar solicitações à sua aplicação FastAPI (por exemplo, funções de banco de dados assíncronas), dê uma olhada em [Testes assíncronos](../advanced/async-tests.md){.internal-link target=_blank} no tutorial avançado.

///

## Separando testes { #separating-tests }

Em uma aplicação real, você provavelmente teria seus testes em um arquivo diferente.