"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",

                    "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",

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` { #use-a-response-parameter }

  }

  /**
   * Returns a serializable {@code Converter} that converts strings from this format to {@code
   * targetFormat}.
   *
   * @since 16.0
   */
  public Converter<String, String> converterTo(CaseFormat targetFormat) {
    return new StringConverter(this, targetFormat);
  }

  private static final class StringConverter extends Converter<String, String>
      implements Serializable {

      T defaultType = (T) getFirstTypeParameter(type.getType());
      return defaultType;
    }
    if (type.getRawType() == Converter.class) {
      TypeToken<?> convertFromType = type.resolveType(Converter.class.getTypeParameters()[0]);
      TypeToken<?> convertToType = type.resolveType(Converter.class.getTypeParameters()[1]);
      @SuppressWarnings("unchecked") // returns default for both F and T

    # 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__':

# Codificador Compatível com JSON { #json-compatible-encoder }

Existem alguns casos em que você pode precisar converter um tipo de dados (como um modelo Pydantic) para algo compatível com JSON (como um `dict`, `list`, etc).

Por exemplo, se você precisar armazená-lo em um banco de dados.

Para isso, **FastAPI** fornece uma função `jsonable_encoder()`.

## Usando a função `jsonable_encoder` { #using-the-jsonable-encoder }

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

* **Verificações de tipo**.

... e o **FastAPI** usa as mesmas declarações para:

* **Definir requisitos**: dos parâmetros de rota, parâmetros da consulta, cabeçalhos, corpos, dependências, etc.
* **Converter dados**: da solicitação para o tipo necessário.
* **Validar dados**: provenientes de cada solicitação:
    * Gerando **erros automáticos** retornados ao cliente quando os dados são inválidos.