Então, mesmo com o código acima que não usa Pydantic explicitamente, o FastAPI está usando Pydantic para converter essas dataclasses padrão para a versão do Pydantic.

E claro, ele suporta o mesmo:

* validação de dados
* serialização de dados
* documentação de dados, etc.

Mas se o dado não existir, você quer criá-lo e retornar um código de status HTTP de "CREATED" `201`.

Mas você ainda quer ser capaz de filtrar e converter o dado que você retornará com um `response_model`.

Para estes casos, você pode utilizar um parâmetro `Response`.

## Use um parâmetro `Response`

## Converter qualquer dado para JSON


Para converter qualquer dado para um formato compatível com JSON, leia a seção [Tutorial - JSON Compatible Encoder](../tutorial/encoder.md){.internal-link target=_blank}.

## OpenAPI Metadata - Docs

                        "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",

    // ----------------------------------------------------------------------

    /**
     * Parses a sequence of XML elements and converts them to the given target type.
     *
     * @param parser The XML parser
     * @param toType The target type
     * @return Converted instance of the target type
     */
    private Object parse(final MXParser parser, final TypeLiteral<?> toType) throws Exception {

    private final JavadocConverter javadocConverter;
    private final GenerationListener listener;

    public ClassDocMethodsBuilder(JavadocConverter converter, GenerationListener listener) {
        this.javadocConverter = converter;
        this.listener = listener;
    }

    /**
     * Builds the methods and script blocks of the given class. Assumes properties have already been built.
     */

Tú declaras la "forma" de los datos mediante clases con atributos.

Cada atributo tiene un tipo.

Luego creas un instance de esa clase con algunos valores y Pydantic validará los valores, los convertirá al tipo apropiado (si ese es el caso) y te dará un objeto con todos los datos.

Y obtienes todo el soporte del editor con el objeto resultante.

Tomado de la documentación oficial de Pydantic:

```Python

   * an IPv4 address or not.
   *
   * <p>IPv6 addresses are <b>coerced</b> to IPv4 addresses before being converted to integers.
   *
   * <p>As long as there are applications that assume that all IP addresses are IPv4 addresses and
   * can therefore be converted safely to integers (for whatever purpose) this function can be used
   * to handle IPv6 addresses as well until the application is suitably fixed.

 * WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND,
 * either express or implied. See the License for the specific language
 * governing permissions and limitations under the License.
 */
package org.codelibs.fess.suggest.converter;

import junit.framework.TestCase;

public class KatakanaToAlphabetConverterTest extends TestCase {
    public void test_convert() {

/// danger | Perigo

Isso é um recurso "avançado".

Se você for um iniciante em **FastAPI** você deve considerar pular essa seção.

///

## Casos de Uso

Alguns casos de uso incluem:

* Converter requisições não-JSON para JSON (por exemplo, <a href="https://msgpack.org/index.html" class="external-link" target="_blank">`msgpack`</a>).
* Descomprimir corpos de requisição comprimidos com gzip.