Pero si los datos no existieran, quieres crearlos y devolver un código de estado HTTP de "CREATED" `201`.

Pero todavía quieres poder filtrar y convertir los datos que devuelves con un `response_model`.

Para esos casos, puedes usar un parámetro `Response`.

## Usa un parámetro `Response` { #use-a-response-parameter }

                    "description": "A very nice Item",
                    "price": 35.4,
                    "tax": 3.2,
                },
            },
            "converted": {
                "summary": "An example with converted data",
                "description": "FastAPI can convert price `strings` to actual `numbers` automatically",
                "value": {
                    "name": "Bar",

    # with forward slashes, e.g. 'C:/Program Files', instead of
    # '/c/Program Files', thus becoming converted simply by virtue of having
    # been read.
    converted_vars[var] = value

  var_str = '\n'.join(f'{k}="{v}"'
                      for k, v in converted_vars.items())
  # The string can then be piped into `source`, to re-set the
  # 'converted' variables.
  print(var_str)


if __name__ == '__main__':

                                            "tax": 3.2,
                                        },
                                    },
                                    "converted": {
                                        "summary": "An example with converted data",
                                        "description": "FastAPI can convert price `strings` to actual `numbers` automatically",

Par exemple, vous ne pouvez pas mettre un modèle Pydantic dans une `JSONResponse` sans d'abord le convertir en un `dict` avec tous les types de données (comme `datetime`, `UUID`, etc.) convertis en types compatibles avec JSON.

Pour ces cas, vous pouvez spécifier un appel à `jsonable_encoder` pour convertir vos données avant de les passer à une réponse :

{* ../../docs_src/response_directly/tutorial001.py hl[6:7,21:22] *}

# Codificador compatible con JSON { #json-compatible-encoder }

Hay algunos casos en los que podrías necesitar convertir un tipo de dato (como un modelo de Pydantic) a algo compatible con JSON (como un `dict`, `list`, etc).

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 }

      }

    /**
     * Sets the default timeout for complete calls. A value of 0 means no timeout, otherwise values
     * must be between 1 and [Integer.MAX_VALUE] when converted to milliseconds.
     *
     * The call timeout spans the entire call: resolving DNS, connecting, writing the request body,
     * server processing, and reading the response body. If the call requires redirects or retries

    this.min = min;
    this.max = max;
  }

  /**
   * Returns statistics over a dataset containing the given values.
   *
   * @param values a series of values, which will be converted to {@code double} values (this may
   *     cause loss of precision)
   */
  public static Stats of(Iterable<? extends Number> values) {
    StatsAccumulator accumulator = new StatsAccumulator();

For example, you cannot put a Pydantic model in a `JSONResponse` without first converting it to a `dict` with all the data types (like `datetime`, `UUID`, etc) converted to JSON-compatible types.

For those cases, you can use the `jsonable_encoder` to convert your data before passing it to a response:

{* ../../docs_src/response_directly/tutorial001_py310.py hl[5:6,20:21] *}

## Convertir cualquier Dato a Compatible con JSON { #convert-any-data-to-json-compatible }

Para convertir cualquier dato a compatible con JSON, lee la documentación para [Tutorial - Codificador Compatible con JSON](../tutorial/encoder.md){.internal-link target=_blank}.