* Primero, asegúrate de **entender el problema** que el pull request está intentando resolver. Podría tener una discusión más larga en una GitHub Discussion o issue.

* También hay una buena posibilidad de que el pull request no sea realmente necesario porque el problema se puede resolver de una manera **diferente**. Entonces puedes sugerir o preguntar sobre eso.

### No te preocupes por el estilo { #dont-worry-about-style }

Para esses casos, você pode usar o `jsonable_encoder` para converter seus dados antes de repassá-los para a resposta:

{* ../../docs_src/response_directly/tutorial001_py310.py hl[5:6,20:21] *}

/// note | Detalhes Técnicos

No Pydantic v1 o método se chamava `.dict()`, ele foi descontinuado (mas ainda é suportado) no Pydantic v2 e renomeado para `.model_dump()`.

Os exemplos aqui usam `.dict()` por compatibilidade com o Pydantic v1, mas você deve usar `.model_dump()` se puder usar o Pydantic v2.

///

### Sobre `**user_in.dict()` { #about-user-in-dict }

#### O `.dict()` do Pydantic { #pydantics-dict }

`user_in` é um modelo Pydantic da classe `UserIn`.

# WebSockets { #websockets }

Você pode usar <a href="https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/API/WebSockets_API" class="external-link" target="_blank">WebSockets</a> com **FastAPI**.

## Instale `websockets` { #install-websockets }

Garanta que você criou um [ambiente virtual](../virtual-environments.md){.internal-link target=_blank}, o ativou e instalou o `websockets` (uma biblioteca Python que facilita o uso do protocolo "WebSocket"):

<div class="termy">

## Manipulando codificações de corpo de requisição personalizadas { #handling-custom-request-body-encodings }

Vamos ver como usar uma subclasse personalizada de `Request` para descomprimir requisições gzip.

E uma subclasse de `APIRoute` para usar essa classe de requisição personalizada.

### Criar uma classe `GzipRequest` personalizada { #create-a-custom-gziprequest-class }

/// tip | Dica

En esta sección veremos cómo usar otros middlewares.

## Agregando middlewares ASGI { #adding-asgi-middlewares }

Como **FastAPI** está basado en Starlette e implementa la especificación <abbr title="Asynchronous Server Gateway Interface – Interfaz de puerta de enlace de servidor asíncrona">ASGI</abbr>, puedes usar cualquier middleware ASGI.

Você pode usar ferramentas simples como `htop` para ver a CPU e a RAM usadas no seu servidor ou a quantidade usada por cada processo. Ou você pode usar ferramentas de monitoramento mais complexas, que podem ser distribuídas entre servidores, etc.

## Recapitular { #recap }

```Dockerfile
RUN pip install --no-cache-dir --upgrade -r /code/requirements.txt
```

O arquivo com os requisitos de pacote **não muda com frequência**. Então, ao copiar apenas esse arquivo, o Docker será capaz de **usar o cache** para esse passo.

E você pode usar qualquer modelo ou dado para os requisitos de segurança (neste caso, um modelo Pydantic `User`).

Mas você não está restrito a usar um modelo de dados, classe ou tipo específico.

Você quer ter apenas um `id` e `email`, sem incluir nenhum `username` no modelo? Claro. Você pode usar essas mesmas ferramentas.

    SwaggerUIBundle.SwaggerUIStandalonePreset
]
```

Esses são objetos **JavaScript**, não strings, então você não pode passá-los diretamente do código Python.