De la misma manera, esta base de datos no recibiría un modelo de Pydantic (un objeto con atributos), solo un `dict`.

Puedes usar `jsonable_encoder` para eso.

Recibe un objeto, como un modelo de Pydantic, y devuelve una versión compatible con JSON:

{* ../../docs_src/encoder/tutorial001_py310.py hl[4,21] *}

En este ejemplo, convertiría el modelo de Pydantic a un `dict`, y el `datetime` a un `str`.

Genauso würde die Datenbank kein Pydantic-Modell (ein Objekt mit Attributen) akzeptieren, sondern nur ein `dict`.

Sie können für diese Fälle `jsonable_encoder` verwenden.

Es nimmt ein Objekt entgegen, wie etwa ein Pydantic-Modell, und gibt eine JSON-kompatible Version zurück:

{* ../../docs_src/encoder/tutorial001_py310.py hl[4,21] *}

    hashed_password = user_dict["hashed_password"],
)
```

/// info | Info

Eine ausführlichere Erklärung von `**user_dict` finden Sie in [der Dokumentation für **Extra Modelle**](../extra-models.md#about-user-in-dict){.internal-link target=_blank}.

///

## Den Token zurückgeben { #return-the-token }

Vamos corrigir essas coisas adicionando alguns **modelos extras**. Aqui é onde o SQLModel vai brilhar. ✨

### Criar Múltiplos Modelos { #create-multiple-models }

No **SQLModel**, qualquer classe de modelo que tenha `table=True` é um **modelo de tabela**.

E qualquer classe de modelo que não tenha `table=True` é um **modelo de dados**, esses são na verdade apenas modelos Pydantic (com alguns recursos extras pequenos). 🤓

# Devolver una Response Directamente { #return-a-response-directly }

Cuando creas una *path operation* en **FastAPI**, normalmente puedes devolver cualquier dato desde ella: un `dict`, una `list`, un modelo de Pydantic, un modelo de base de datos, etc.

Por defecto, **FastAPI** convertiría automáticamente ese valor de retorno a JSON usando el `jsonable_encoder` explicado en [JSON Compatible Encoder](../tutorial/encoder.md){.internal-link target=_blank}.

* Recuperar los datos almacenados.
* Poner esos datos en un modelo de Pydantic.
* Generar un `dict` sin valores por defecto del modelo de entrada (usando `exclude_unset`).
    * De esta manera puedes actualizar solo los valores realmente establecidos por el usuario, en lugar de sobrescribir valores ya almacenados con valores por defecto en tu modelo.

Pero no estás limitado a usar algún modelo de datos, clase o tipo específico.

¿Quieres tener un `id` y `email` y no tener un `username` en tu modelo? Claro. Puedes usar estas mismas herramientas.

¿Quieres solo tener un `str`? ¿O solo un `dict`? ¿O un instance de clase modelo de base de datos directamente? Todo funciona de la misma manera.

Arreglaremos estas cosas añadiendo unos **modelos extra**. Aquí es donde SQLModel brillará. ✨

### Crear Múltiples Modelos { #create-multiple-models }

En **SQLModel**, cualquier clase de modelo que tenga `table=True` es un **modelo de tabla**.

Y cualquier clase de modelo que no tenga `table=True` es un **modelo de datos**, estos son en realidad solo modelos de Pydantic (con un par de características extra pequeñas). 🤓

{* ../../docs_src/body/tutorial001_py310.py hl[2] *}

## Crea tu modelo de datos { #create-your-data-model }

Luego, declaras tu modelo de datos como una clase que hereda de `BaseModel`.

Usa tipos estándar de Python para todos los atributos:

{* ../../docs_src/body/tutorial001_py310.py hl[5:9] *}

Sebastián Ramírez <******@****.***> 1766006759 -0800