///

Y cuando devuelves una `Response`, **FastAPI** la pasará directamente.

No hará ninguna conversión de datos con los modelos de Pydantic, no convertirá los contenidos a ningún tipo, etc.

Esto te da mucha flexibilidad. Puedes devolver cualquier tipo de datos, sobrescribir cualquier declaración o validación de datos, etc.

## Usar el `jsonable_encoder` en una `Response` { #using-the-jsonable-encoder-in-a-response }

		},
		{ // Expiration with invalid date
			inputXML: ` <Expiration>
                                    <Date>invalid date</Date>
                                    </Expiration>`,
			expectedErr: errLifecycleInvalidDate,
		},
		{ // Expiration with both number of days nor a date
			inputXML: `<Expiration>
		                    <Date>2019-04-20T00:01:00Z</Date>
		                    </Expiration>`,

### Revisa el password { #check-the-password }

En este punto tenemos los datos del usuario de nuestra base de datos, pero no hemos revisado el password.

Primero pongamos esos datos en el modelo `UserInDB` de Pydantic.

Nunca deberías guardar passwords en texto plano, así que, usaremos el sistema de hash de passwords (falso).

Si los passwords no coinciden, devolvemos el mismo error.

		s string
		t time.Time
	}{
		{"2010T", time.Date(2010, 1, 1, 0, 0, 0, 0, time.UTC)},
		{"2010-02T", time.Date(2010, 2, 1, 0, 0, 0, 0, time.UTC)},
		{"2010-02-03T", time.Date(2010, 2, 3, 0, 0, 0, 0, time.UTC)},
		{"2010-02-03T04:11Z", time.Date(2010, 2, 3, 4, 11, 0, 0, time.UTC)},
		{"2010-02-03T04:11:30Z", time.Date(2010, 2, 3, 4, 11, 30, 0, time.UTC)},
		{"2010-02-03T04:11:30.23Z", time.Date(2010, 2, 3, 4, 11, 30, 230000000, time.UTC)},

def get_coerce():
    return {"name": "coerce", "date": datetime(2021, 7, 26).isoformat(), "price": "1.0"}


@app.get("/items/validlist", response_model=list[Item])
def get_validlist():
    return [
        {"name": "foo", "date": datetime(2021, 7, 26)},
        {"name": "bar", "date": datetime(2021, 7, 26), "price": 1.0},
        {
            "name": "baz",
            "date": datetime(2021, 7, 26),
            "price": 2.0,

    - 🧰 [SQLModel](https://sqlmodel.tiangolo.com) para las interacciones con bases de datos SQL en Python (ORM).
    - 🔍 [Pydantic](https://docs.pydantic.dev), utilizado por FastAPI, para la validación de datos y gestión de configuraciones.
    - 💾 [PostgreSQL](https://www.postgresql.org) como base de datos SQL.
- 🚀 [React](https://react.dev) para el frontend.

* Die zurückzugebenden Daten zu **validieren**.
    * Wenn die Daten ungültig sind (Sie haben z. B. ein Feld vergessen), bedeutet das, *Ihr* Anwendungscode ist fehlerhaft, er gibt nicht zurück, was er sollte, und daher wird ein <abbr title="Server-Fehler">Server-Error</abbr> ausgegeben, statt falscher Daten. So können Sie und Ihre Clients sicher sein, dass diese die erwarteten Daten, in der richtigen Form erhalten.

* Leer el body del request como JSON.
* Convertir los tipos correspondientes (si es necesario).
* Validar los datos.
    * Si los datos son inválidos, devolverá un error claro e indicado, señalando exactamente dónde y qué fue lo incorrecto.
* Proporcionar los datos recibidos en el parámetro `item`.

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

Sie akzeptiert zum Beispiel keine `datetime`-Objekte, da die nicht kompatibel mit JSON sind.

Ein `datetime`-Objekt müsste also in einen `str` umgewandelt werden, der die Daten im <a href="https://en.wikipedia.org/wiki/ISO_8601" class="external-link" target="_blank">ISO-Format</a> enthält.

title="también llamada marshalling, conversión">serialización</abbr>" de datos, que consiste en tomar datos del código (Python) y convertirlos en algo que pueda ser enviado a través de la red. Por ejemplo, convertir un objeto que contiene datos de una base de datos en un objeto JSON. Convertir objetos `datetime` en strings, etc.

Otra gran funcionalidad necesaria por las APIs es la validación de datos, asegurarse de que los datos sean válidos, dados ciertos parámetros. Por ejemplo, que algún campo...