ByteArrayOutputStream baos = new ByteArrayOutputStream();

        try {
            // Combine session key with channel-specific data
            byte[] sessionKey = getSessionKey();
            if (sessionKey != null) {
                baos.write(sessionKey);
            }
            baos.write(channel.getLocalInterface().getAddress().getAddress());

Aquí viste cómo usar múltiples **workers** para **paralelizar** la ejecución de la aplicación, aprovechar los **múltiples núcleos** del CPU, y poder servir **más requests**.

De la lista de conceptos de despliegue de antes, usar workers ayudaría principalmente con la parte de **replicación**, y un poquito con los **reinicios**, pero aún necesitas encargarte de los otros:

* **Seguridad - HTTPS**
* **Ejecución al inicio**
* ***Reinicios***

# Codificador compatible con JSON { #json-compatible-encoder }

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 }

{* ../../docs_src/header_param_models/tutorial001_an_py310.py hl[9:14,18] *}

**FastAPI** **extraerá** los datos para **cada campo** de los **headers** en el request y te dará el modelo Pydantic que definiste.

## Revisa la Documentación { #check-the-docs }

Puedes ver los headers requeridos en la interfaz de documentación en `/docs`:

<div class="screenshot">
<img src="/img/tutorial/header-param-models/image01.png">
</div>

        try {
            final ByteArrayOutputStream baos = new ByteArrayOutputStream(BYTE_ARRAY_SIZE);
            final ObjectOutputStream oos = new ObjectOutputStream(baos);
            try {
                oos.writeObject(obj);
            } finally {
                oos.close();
            }
            return baos.toByteArray();
        } catch (final IOException ex) {

## Caso de uso { #use-case }

Por ejemplo, imagina que quieres devolver un código de estado HTTP de "OK" `200` por defecto.

Pero si los datos no existieran, quieres crearlos y devolver un código de estado HTTP de "CREATED" `201`.

Pero todavía quieres poder filtrar y convertir los datos que devuelves con un `response_model`.

Para esos casos, puedes usar un parámetro `Response`.

                return asStream(id).contentTypeOctetStream().stream(out -> {
                    try (final ByteArrayOutputStream baos = new ByteArrayOutputStream()) {
                        ComponentUtil.getSystemProperties().store(baos, id);
                        try (final InputStream in = new ByteArrayInputStream(baos.toByteArray())) {
                            out.write(in);
                        }
                    }
                });

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  owner_login: pydantic
  owner_html_url: https://github.com/pydantic
- name: atrilabs-engine
  html_url: https://github.com/Atri-Labs/atrilabs-engine
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  owner_login: Atri-Labs
  owner_html_url: https://github.com/Atri-Labs
- name: huma
  html_url: https://github.com/danielgtaylor/huma
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  owner_login: danielgtaylor
  owner_html_url: https://github.com/danielgtaylor

JSON solo puede contener strings codificados en UTF-8, así que no puede contener bytes crudos.

Base64 puede codificar datos binarios en strings, pero para hacerlo necesita usar más caracteres que los datos binarios originales, así que normalmente sería menos eficiente que los archivos normales.

Usa base64 solo si definitivamente necesitas incluir datos binarios en JSON y no puedes usar archivos para eso.

## Pydantic `bytes` { #pydantic-bytes }

* `limit`: con un valor de `10`

Como son parte de la URL, son "naturalmente" strings.

Pero cuando los declaras con tipos de Python (en el ejemplo anterior, como `int`), son convertidos a ese tipo y validados respecto a él.

Todo el mismo proceso que se aplica para los parámetros de path también se aplica para los parámetros de query:

* Soporte del editor (obviamente)