Se você abrir no seu navegador a URL:

```
http://127.0.0.1:8000/items/foo-item
```

... sem adicionar o parâmetro obrigatório `needy`, você verá um erro como:

```JSON
{
  "detail": [
    {
      "type": "missing",
      "loc": [
        "query",
        "needy"
      ],
      "msg": "Field required",
      "input": null
    }
  ]
}
```

Si abres en tu navegador una URL como:

```
http://127.0.0.1:8000/items/foo-item
```

...sin agregar el parámetro requerido `needy`, verás un error como:

```JSON
{
  "detail": [
    {
      "type": "missing",
      "loc": [
        "query",
        "needy"
      ],
      "msg": "Field required",
      "input": null
    }
  ]
}
```

Sie können den `jsonable_encoder` verwenden, um die empfangenen Daten in etwas zu konvertieren, das als JSON gespeichert werden kann (z. B. in einer NoSQL-Datenbank). Zum Beispiel, um ein `datetime` in einen `str` zu konvertieren.

{* ../../docs_src/body_updates/tutorial001_py310.py hl[28:33] *}

        assert items == {"foo": {"name": "Fighters"}, "bar": {"name": "Tenders"}}

        response = client.get("/items/foo")
        assert response.status_code == 200
        assert response.json() == {"name": "Fighters"}

        # After the requests is done, the items are still there
        assert items == {"foo": {"name": "Fighters"}, "bar": {"name": "Tenders"}}

        "tags": ["breater"],
    }


client = TestClient(app)


def test_annotations():
    response = client.get("/item")
    assert response.status_code == 200, response.text
    assert response.json() == snapshot(
        {
            "id": IsUUID(),
            "name": "Island In The Moon",
            "price": 12.99,
            "tags": ["breater"],

type Value struct {
	value any
}

// Missing is used to indicate a non-existing value.
type Missing struct{}

// MarshalJSON provides json marshaling of values.
func (v Value) MarshalJSON() ([]byte, error) {
	if b, ok := v.ToBytes(); ok {
		return b, nil
	}
	return json.Marshal(v.value)
}

// GetTypeString returns a string representation for vType
func (v Value) GetTypeString() string {
	switch v.value.(type) {

* docs: documentação
* FastAPI app: aplicação FastAPI
* framework: framework (do not translate)
* feature: funcionalidade
* guides: tutoriais
* I/O (as in "input and output"): I/O (do not translate to "E/S")
* JSON Schema: JSON Schema
* library: biblioteca
* lifespan: lifespan (do not translate to "vida útil")
* list (as in Python list): list
* Machine Learning: Aprendizado de Máquina

   * geospatial data interchange format based on JSON.
   *
   * @since 28.0
   */
  public static final MediaType GEO_JSON = createConstant(APPLICATION_TYPE, "geo+json");

  public static final MediaType GZIP = createConstant(APPLICATION_TYPE, "x-gzip");

  /**
   * <a href="https://tools.ietf.org/html/draft-kelly-json-hal-08#section-3">JSON Hypertext
   * Application Language (HAL) documents</a>.
   *

También, el mejor enfoque era usar estándares ya existentes.

Entonces, antes de siquiera empezar a programar **FastAPI**, pasé varios meses estudiando las especificaciones de OpenAPI, JSON Schema, OAuth2, etc. Entendiendo su relación, superposición y diferencias.

## Diseño { #design }

Luego pasé algún tiempo diseñando la "API" de desarrollador que quería tener como usuario (como desarrollador usando FastAPI).

Si apenas estás comenzando con **FastAPI**, quizás quieras saltar esta sección.

///

## Casos de uso { #use-cases }

Algunos casos de uso incluyen:

* Convertir cuerpos de requests no-JSON a JSON (por ejemplo, <a href="https://msgpack.org/index.html" class="external-link" target="_blank">`msgpack`</a>).
* Descomprimir cuerpos de requests comprimidos con gzip.
* Registrar automáticamente todos los request bodies.