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.py hl[6:7,21:22] *}

/// note | Detalhes Técnicos

Você também pode utilizar `from starlette.responses import JSONResponse`.

# Modelos de Parâmetros de Cookie

Se você possui um grupo de **cookies** que estão relacionados, você pode criar um **modelo Pydantic** para declará-los. 🍪

Isso lhe permitiria **reutilizar o modelo** em **diversos lugares** e também declarar validações e metadata para todos os parâmetros de uma vez. 😎

/// note | Nota

Isso é suportado desde a versão `0.115.0` do FastAPI. 🤓

///

/// tip | Dica

por
mais
as
dos
como
mas
ao
ele
das
à
seu
sua
ou
quando
muito
nos
já
eu
também
só
pelo
pela
até
isso
ela
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depois
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mesmo
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suas
meu
às
minha
numa
pelos
elas
qual
nós
lhe
deles
essas
esses
pelas
este
dele
tu
te

# Modelos de Parâmetros de Consulta

Se você possui um grupo de **parâmetros de consultas** que são relacionados, você pode criar um **modelo Pydantic** para declará-los.

Isso permitiria que você **reutilizasse o modelo** em **diversos lugares**, e também declarasse validações e metadados de todos os parâmetros de uma única vez. 😎

/// note | Nota

Isso é suportado desde o FastAPI versão `0.115.0`. 🤓

///

O **FastAPI** utilizará este retorno *temporal* para extrair o código de status (e também cookies e headers), e irá colocá-los no retorno final que contém o valor que você retornou, filtrado por qualquer `response_model`.

Mas o Pydantic tem conversão automática de dados.

Isso significa que, embora os clientes da API só possam enviar strings como chaves, desde que essas strings contenham inteiros puros, o Pydantic irá convertê-los e validá-los.

E o `dict` que você recebe como `weights` terá, na verdade, chaves `int` e valores` float`.

///

## Recapitulação

# Modelos de Parâmetros do Cabeçalho

Se você possui um grupo de **parâmetros de cabeçalho** relacionados, você pode criar um **modelo do Pydantic** para declará-los.

Isso vai lhe permitir **reusar o modelo** em **múltiplos lugares** e também declarar validações e metadadados para todos os parâmetros de uma vez. 😎

/// note | Nota

Isso é possível desde a versão `0.115.0` do FastAPI. 🤓

///

## Parâmetros do Cabeçalho com um Modelo Pydantic

                                "schema": {}
                            }
                        }
                    }
                },
                "x-aperture-labs-portal": "blue"
            }
        }
    }
}
```

### 🛃 🗄 *➡ 🛠️* 🔗

📖 `openapi_extra` 🔜 🙇 🔗 ⏮️ 🔁 🏗 🗄 🔗 *➡ 🛠️*.

, 👆 💪 🚮 🌖 💽 🔁 🏗 🔗.

        
        ByteArrayOutputStream baos = new ByteArrayOutputStream();
        try (CipherOutputStream cos = new CipherOutputStream(baos, cipher);
             ObjectOutputStream oos = new ObjectOutputStream(cos)) {
            oos.writeObject(handle);
        }
        
        Files.write(file, baos.toByteArray());
    }
}

Certifique-se de avaliar se os **benefícios** para o seu caso de uso compensam as **desvantagens**. 🤓

///

## Bibliotecas GraphQL

Aqui estão algumas das bibliotecas **GraphQL** que têm suporte **ASGI**. Você pode usá-las com **FastAPI**:

* <a href="https://strawberry.rocks/" class="external-link" target="_blank">Strawberry</a> 🍓