"content": "hello"
}
```

## Pydantic `bytes` for Output Data { #pydantic-bytes-for-output-data }

You can also use `bytes` fields with `ser_json_bytes` in the model config for output data, and Pydantic will *serialize* the bytes as base64 when generating the JSON response.

{* ../../docs_src/json_base64_bytes/tutorial001_py310.py ln[1:2,12:16,29,38:41] hl[16] *}

		if err != nil {
			err = msgp.WrapError(err)
			return
		}
		(*z) = Flags(zb0001)
	}
	o = bts
	return
}

// Msgsize returns an upper bound estimate of the number of bytes occupied by the serialized message
func (z Flags) Msgsize() (s int) {
	s = msgp.Uint8Size
	return
}

// DecodeMsg implements msgp.Decodable
func (z *HandlerID) DecodeMsg(dc *msgp.Reader) (err error) {
	{
		var zb0001 uint8

# Currently, there is no way to pass multiple cookies with the same name.
# The only way to pass multiple values for cookie params is to serialize them using

    //                                                                         ===========

    /**
     * Serializes a map to a JSON string.
     *
     * @param map the map to serialize.
     * @return the JSON string, or {@code "{}"} on failure.
     */
    protected String toJson(final Map<String, Object> map) {
        try {

@app.post("/items/")
async def create_item(item: Item, project_id: Annotated[int, Query(...)]): ...
```

## Return Type or Response Model

When possible, include a return type. It will be used to validate, filter, document, and serialize the response.

```python
from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()


class Item(BaseModel):
    name: str
    description: str | None = None

  TFE_Context* ctx = TFE_NewContext(opts, status);
  EXPECT_EQ(TF_GetCode(status), TF_OK) << TF_Message(status);
  TFE_DeleteContextOptions(opts);

  TFE_ContextSetServerDef(ctx, 0, serialized.data(), serialized.size(), status);
  EXPECT_EQ(TF_GetCode(status), TF_OK) << TF_Message(status);

  TFE_TensorHandle* h0_task0 = TestMatrixTensorHandle(ctx);
  TFE_TensorHandle* h1_task0 = TestMatrixTensorHandle(ctx);

/// warning | Uyarı

Yukarıdaki örnekte olduğu gibi bir `Response`'u doğrudan döndürdüğünüzde, response aynen olduğu gibi döndürülür.

Bir model ile serialize edilmez, vb.

İçinde olmasını istediğiniz veriyi taşıdığından emin olun ve değerlerin geçerli JSON olduğundan emin olun (eğer `JSONResponse` kullanıyorsanız).

///

/// note | Teknik Detaylar

}
```

## Pydantic `bytes` para dados de saída { #pydantic-bytes-for-output-data }

Você também pode usar campos `bytes` com `ser_json_bytes` na configuração do modelo para dados de saída, e o Pydantic irá *serializar* os bytes como base64 ao gerar a response JSON.

{* ../../docs_src/json_base64_bytes/tutorial001_py310.py ln[1:2,12:16,29,38:41] hl[16] *}

			if err != nil {
				err = msgp.WrapError(err)
				return
			}
		}
	}
	o = bts
	return
}

// Msgsize returns an upper bound estimate of the number of bytes occupied by the serialized message
func (z BatchJobKV) Msgsize() (s int) {
	s = 1 + 4 + msgp.StringPrefixSize + len(z.Key) + 6 + msgp.StringPrefixSize + len(z.Value)
	return
}

// DecodeMsg implements msgp.Decodable

Se você declarar um [Modelo de resposta](../tutorial/response-model.md), o FastAPI irá usá-lo para serializar os dados para JSON, usando o Pydantic.

Se você não declarar um modelo de resposta, o FastAPI usará o `jsonable_encoder` explicado em [Codificador Compatível com JSON](../tutorial/encoder.md) e o colocará em uma `JSONResponse`.