ReplicatedCount int64 `json:"replicationCount"`
	// Replication latency information
	Latency ReplicationLatency `json:"replicationLatency"`
	// transfer rate for large uploads
	XferRateLrg *XferStats `json:"largeTransferRate" msg:"lt"`
	// transfer rate for small uploads
	XferRateSml *XferStats `json:"smallTransferRate" msg:"st"`
	// Endpoint is the replication target endpoint
	Endpoint string `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`

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

Así que tendrás que asegurarte de que tus datos son del tipo correcto. Por ejemplo, que sea compatible con JSON, si estás devolviendo un `JSONResponse`.

Y también que no estés enviando ningún dato que debería haber sido filtrado por un `response_model`.

///

### Más información

/// note | Detalles Técnicos

Puedes establecer `"json_schema_extra"` con un `dict` que contenga cualquier dato adicional que desees que aparezca en el JSON Schema generado, incluyendo `examples`.

////

//// tab | Pydantic v1

et indtastede kan kun indeholde alfanumeriske karakter ",badAlphaNumericExtra:" og ",badCVV:"Det angivne CVV nummer er ugyldigt",badCreditCard:"Det angivne kortnummer er ugyldigt",badCustomVal:"Den indtastede værdi er ugyldig",badDate:"Den angivne dato er ugyldig",badDomain:"Det angivne domæne er ugyldigt",badEmail:"Den angivne email adresse er ugyldig",badInt:"Det angivne tal er ugyldigt",badNumberOfSelectedOptionsEnd:" svar",badNumberOfSelectedOptionsStart:"Du skal vælge mindst ",badSecurityAnswer:"Du...

{* ../../docs_src/extra_data_types/tutorial001_an_py310.py hl[1,3,12:16] *}

Nota que los parámetros dentro de la función tienen su tipo de dato natural, y puedes, por ejemplo, realizar manipulaciones de fechas normales, como:

                consecutiveFailures.get(), getSuccessRate());
    }

    /**
     * Calculate success rate
     *
     * @return success rate (0.0 to 1.0)
     */
    private double getSuccessRate() {
        long total = totalCalls.get();
        if (total == 0) {
            return 1.0;
        }

incorrect",wrongFileDim:"Mauvaise taille de l'image, ",imageTooTall:"l'image ne peut pas être plus élevée que",imageTooWide:"l'image ne peut pas être plus large que",imageTooSmall:"l'image est trop petite",min:"moins",max:"max",imageRatioNotAccepted:"Ratio de l'image non accepté"}})}(a,window)});...

        a full-time Guava team member. [Feedback](https://stackoverflow.com/a/4543114) from our
        users indicates that they really appreciate Guava's high power-to-weight ratio. It's
        important to us to keep Guava as easy to use and understand as we can. That means boiling
        features down to compact but powerful abstractions, and controlling feature bloat carefully.

  - type: textarea

	BandWidthLimitInBytesPerSecond int64 `json:"limitInBits"`
	// current bandwidth reported
	CurrentBandwidthInBytesPerSecond float64 `json:"currentBandwidth"`
	// transfer rate for large uploads
	XferRateLrg *XferStats `json:"-" msg:"lt"`
	// transfer rate for small uploads
	XferRateSml *XferStats `json:"-" msg:"st"`

	// Deprecated fields
	// Pending size in bytes
	PendingSize int64 `json:"pendingReplicationSize"`