<img src="/img/tutorial/json-base64-bytes/image01.png">
</div>

Você poderia enviar uma request assim:

```json
{
    "description": "Some data",
    "data": "aGVsbG8="
}
```

/// tip | Dica

`aGVsbG8=` é a codificação base64 de `hello`.

///

Em seguida, o Pydantic decodificará a string base64 e fornecerá os bytes originais no campo `data` do modelo.

Você receberá uma response assim:

```json

          <!-- excludePackageNames requires specification of packages separately from "all subpackages".
               https://issues.apache.org/jira/browse/MJAVADOC-584 -->
          <excludePackageNames>

O FastAPI usará este `response_model` para fazer toda a documentação de dados, validação, etc. e também para **converter e filtrar os dados de saída** para sua declaração de tipo.

/// tip | Dica

Se você tiver verificações de tipo rigorosas em seu editor, mypy, etc, você pode declarar o tipo de retorno da função como `Any`.

E isso resume o que é HTTPS, apenas HTTP simples dentro de uma conexão TLS segura em vez de uma conexão TCP pura (não encriptada).

/// tip | Dica

Percebe que a encriptação da comunicação acontece no nível do TCP, não no nível do HTTP.

///

        // Add multiple children
        entry.updateChild("file1.txt", 1024L, 1000L, false, 0x20, 500L, 800L);
        entry.updateChild("file2.txt", 2048L, 2000L, false, 0x20, 600L, 900L);
        entry.updateChild("dir1", 0L, 3000L, true, 0x10, 700L, 1000L);

        List<DirectoryCacheEntry.FileInfo> children = entry.getChildren();
        assertEquals(3, children.size());

        // Verify all children are present

    ]
}
```

## Resumo { #summary }

Você pode utilizar **modelos Pydantic** para declarar **parâmetros de consulta** no **FastAPI**. 😎

/// tip | Dica

Alerta de spoiler: você também pode utilizar modelos Pydantic para declarar cookies e cabeçalhos, mas você irá ler sobre isso mais a frente no tutorial. 🤫

Ao declarar o parâmetro com o tipo sendo um `Request` em sua *função de operação de rota*, o **FastAPI** saberá como passar o `Request` neste parâmetro.

/// tip | Dica

Note que neste caso, nós estamos declarando o parâmetro de path ao lado do parâmetro da requisição.

Assim, o parâmetro de path será extraído, validado, convertido para o tipo especificado e anotado com OpenAPI.

{* ../../docs_src/request_form_models/tutorial001_an_py310.py hl[9:11,15] *}

**FastAPI** **extraerá** los datos de **cada campo** de los **form data** en el request y te dará el modelo de Pydantic que definiste.

## Revisa la Documentación { #check-the-docs }

Puedes verificarlo en la interfaz de documentación en `/docs`:

<div class="screenshot">

...e passar o que quer que isso retorne como valor da dependência em nossa *função de operação de rota* como o parâmetro `fixed_content_included`:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial011_an_py310.py hl[22] *}

/// tip | Dica

Tudo isso parece não ser natural. E pode não estar muito claro ou aparentar ser útil ainda.

Estes exemplos são intencionalmente simples, porém mostram como tudo funciona.

```json
{
    "description": "Some data",
    "data": "aGVsbG8="
}
```

/// tip | Consejo

`aGVsbG8=` es la codificación base64 de `hello`.

///

Y luego Pydantic decodificará el string base64 y te dará los bytes originales en el campo `data` del modelo.

Recibirás una response como:

```json
{
  "description": "Some data",
  "content": "hello"
}
```