Існують випадки, коли вам може знадобитися перетворити тип даних (наприклад, модель Pydantic) в щось сумісне з JSON (наприклад, `dict`, `list`, і т. д.).

Наприклад, якщо вам потрібно зберегти це в базі даних.

Для цього, **FastAPI** надає `jsonable_encoder()` функцію.

## Використання `jsonable_encoder`

Давайте уявимо, що у вас є база даних `fake_db`, яка приймає лише дані, сумісні з JSON.

import importlib

import pytest
from fastapi.testclient import TestClient

from ...utils import needs_py310


@pytest.fixture(
    name="client",
    params=[
        pytest.param("tutorial005_py39"),
        pytest.param("tutorial005_py310", marks=needs_py310),
        pytest.param("tutorial005_an_py39"),
        pytest.param("tutorial005_an_py310", marks=needs_py310),
    ],
)
def get_client(request: pytest.FixtureRequest):

from fastapi.testclient import TestClient

from docs_src.path_params.tutorial005_py39 import app

client = TestClient(app)


def test_get_enums_alexnet():
    response = client.get("/models/alexnet")
    assert response.status_code == 200
    assert response.json() == {"model_name": "alexnet", "message": "Deep Learning FTW!"}


def test_get_enums_lenet():
    response = client.get("/models/lenet")
    assert response.status_code == 200

import importlib

import pytest
from fastapi.testclient import TestClient

from ...utils import needs_py310


@pytest.fixture(
    name="client",
    params=[
        pytest.param("tutorial002_py39"),
        pytest.param("tutorial002_py310", marks=needs_py310),
    ],
)
def get_client(request: pytest.FixtureRequest):
    mod = importlib.import_module(f"docs_src.response_model.{request.param}")

    client = TestClient(mod.app)

    get_validation_alias,
)
from fastapi.encoders import jsonable_encoder
from fastapi.exceptions import FastAPIDeprecationWarning
from fastapi.openapi.constants import METHODS_WITH_BODY, REF_PREFIX
from fastapi.openapi.models import OpenAPI
from fastapi.params import Body, ParamTypes
from fastapi.responses import Response
from fastapi.types import ModelNameMap
from fastapi.utils import (
    deep_dict_update,

# Шаблоны { #templates }

Вы можете использовать любой шаблонизатор вместе с **FastAPI**.

Часто выбирают Jinja2 — тот же, что используется во Flask и других инструментах.

Есть утилиты для простой настройки, которые вы можете использовать прямо в своем приложении **FastAPI** (предоставляются Starlette).

## Установка зависимостей { #install-dependencies }

from fastapi import FastAPI
from fastapi.testclient import TestClient
from pydantic import BaseModel


class Model(BaseModel):
    name: str


app = FastAPI()


@app.get("/valid1", responses={"500": {"model": int}})
def valid1():
    pass


@app.get("/valid2", responses={"500": {"model": list[int]}})
def valid2():
    pass


@app.get("/valid3", responses={"500": {"model": Model}})
def valid3():
    pass

Yani yumurta mı tavukdan, tavuk mu yumurtadan gibi ilk `async` fonksiyonu nasıl çağırılır?

**FastAPI** ile çalışıyorsanız bunun için endişelenmenize gerek yok, çünkü bu "ilk" fonksiyon sizin *path fonksiyonunuz* olacak ve FastAPI doğru olanı nasıl yapacağını bilecek.

Hay algunos casos en los que podrías necesitar convertir un tipo de dato (como un modelo de Pydantic) a algo compatible con JSON (como un `dict`, `list`, etc).

Por ejemplo, si necesitas almacenarlo en una base de datos.

Para eso, **FastAPI** proporciona una función `jsonable_encoder()`.

## Usando el `jsonable_encoder` { #using-the-jsonable-encoder }

Imaginemos que tienes una base de datos `fake_db` que solo recibe datos compatibles con JSON.

Zum Beispiel, wenn Sie es in einer Datenbank speichern möchten.

Dafür bietet **FastAPI** eine Funktion `jsonable_encoder()`.

## `jsonable_encoder` verwenden { #using-the-jsonable-encoder }

Stellen wir uns vor, Sie haben eine Datenbank `fake_db`, die nur JSON-kompatible Daten entgegennimmt.