* Formulieren.
    * Bestanden.
* <abbr title="ook bekend als: serialisatie, parsing, marshalling">Conversie</abbr> van uitvoergegevens: converstie van Python-data en -types naar netwerkgegevens (zoals JSON):
    * Converteer Python types (`str`, `int`, `float`, `bool`, `list`, etc).
    * `datetime` objecten.
    * `UUID` objecten.
    * Database modellen.
    * ...en nog veel meer.

if [[ $(uname -s) != MSYS_NT* ]]; then
  "python${TFCI_PYTHON_VERSION}" -m venv "$venv_dir"
  python="$venv_dir/bin/python3"
else
  # When using the Linux-like path, venv creation quietly fails, which is
  # why it's converted here.
  venv_dir=$(cygpath -m $venv_dir)
  "/c/python${TFCI_PYTHON_VERSION}/python.exe" -m venv "$venv_dir"
  python="$venv_dir/Scripts/python.exe"
fi

 * It uses an Extractor to extract the text from the response body based on the MIME type.
 * The extracted text is then converted into a byte array using the specified charset encoding.
 * It also provides a method to retrieve the extracted data as a String from an AccessResultData object.
 *
 * <p>

...et déclarez que son type est le modèle que vous avez créé : `Item`.

## Résultats

En utilisant uniquement les déclarations de type Python, **FastAPI** réussit à :

* Lire le contenu de la requête en tant que JSON.
* Convertir les types correspondants (si nécessaire).
* Valider la donnée.
    * Si la donnée est invalide, une erreur propre et claire sera renvoyée, indiquant exactement où était la donnée incorrecte.

But if you return a `Response` directly (or any subclass, like `JSONResponse`), the data won't be automatically converted (even if you declare a `response_model`), and the documentation won't be automatically generated (for example, including the specific "media type", in the HTTP header `Content-Type` as part of the generated OpenAPI).

## Atributos como listas de submodelos

Você também pode usar modelos Pydantic como subtipos de `list`, `set`, etc:

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial006.py hl[20] *}

Isso vai esperar(converter, validar, documentar, etc) um corpo JSON tal qual:

```JSON hl_lines="11"
{
    "name": "Foo",
    "description": "The pretender",
    "price": 42.0,
    "tax": 3.2,
    "tags": [
        "rock",

/// info

Note that the `TestClient` receives data that can be converted to JSON, not Pydantic models.

{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial006.py hl[19:36, 39:40] *}

En este ejemplo, no declaramos ningún modelo Pydantic. De hecho, el cuerpo del request ni siquiera se <abbr title="converted from some plain format, like bytes, into Python objects">parse</abbr> como JSON, se lee directamente como `bytes`, y la función `magic_data_reader()` sería la encargada de parsearlo de alguna manera.

	data xlMetaInlineData

	// metadata version.
	metaV uint8
}

// LoadOrConvert will load the metadata in the buffer.
// If this is a legacy format, it will automatically be converted to XLV2.
func (x *xlMetaV2) LoadOrConvert(buf []byte) error {
	if isXL2V1Format(buf) {
		return x.Load(buf)
	}

	xlMeta := &xlMetaV1Object{}
	json := jsoniter.ConfigCompatibleWithStandardLibrary

...E declare o tipo como o modelo que você criou, `Item`.

## Resultados

Apenas com esse declaração de tipos do Python, o **FastAPI** irá:

* Ler o corpo da requisição como um JSON.
* Converter os tipos correspondentes (se necessário).
* Validar os dados.
    * Se algum dados for inválido, irá retornar um erro bem claro, indicando exatamente onde e o que está incorreto.