Puedes usar `jsonable_encoder` para eso.

Recibe un objeto, como un modelo de Pydantic, y devuelve una versión compatible con JSON:

{* ../../docs_src/encoder/tutorial001_py310.py hl[4,21] *}

En este ejemplo, convertiría el modelo de Pydantic a un `dict`, y el `datetime` a un `str`.

{* ../../docs_src/sub_applications/tutorial001_py310.py hl[11, 14:16] *}

### Monte a sub-aplicação { #mount-the-sub-application }

Na sua aplicação de nível superior, `app`, monte a sub-aplicação, `subapi`.

Neste caso, ela será montada no path `/subapi`:

{* ../../docs_src/sub_applications/tutorial001_py310.py hl[11, 19] *}

### Verifique a documentação automática da API { #check-the-automatic-api-docs }

/// info | Info

Ein „Bearer“-Token ist nicht die einzige Option.

Aber es ist die beste für unseren Anwendungsfall.

Und es ist wahrscheinlich auch für die meisten anderen Anwendungsfälle die beste, es sei denn, Sie sind ein OAuth2-Experte und wissen genau, warum es eine andere Option gibt, die Ihren Anforderungen besser entspricht.

Así que puedes declarar tu función como:

{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial002_py310.py hl[7] *}

Pero ten en cuenta que si usas `Annotated`, no tendrás este problema, no importará ya que no estás usando los valores por defecto de los parámetros de la función para `Query()` o `Path()`.

{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial002_an_py310.py *}

#### "Esquema" { #schema }

Un "esquema" es una definición o descripción de algo. No el código que lo implementa, sino solo una descripción abstracta.

#### Esquema de la API { #api-schema }

En este caso, [OpenAPI](https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification) es una especificación que dicta cómo definir un esquema de tu API.

Esta definición de esquema incluye los paths de tu API, los posibles parámetros que toman, etc.

---

Se você usar o Pycharm, você pode:

* Abrir o menu "Executar".
* Selecionar a opção "Depurar...".
* Então um menu de contexto aparece.
* Selecionar o arquivo para depurar (neste caso, `main.py`).

Em seguida, ele iniciará o servidor com seu código **FastAPI**, parará em seus pontos de interrupção, etc.

Veja como pode parecer:

///

/// check | A inspiré **FastAPI** à

Trouver un moyen d'avoir une performance folle.

C'est pourquoi **FastAPI** est basé sur Starlette, car il s'agit du framework le plus rapide disponible (testé par des benchmarks tiers).

///

### [Falcon](https://falconframework.org/) { #falcon }

Vous pouvez créer des applications de production avec **FastAPI** dès maintenant (et vous le faites probablement depuis un certain temps), vous devez juste vous assurer que vous utilisez une version qui fonctionne correctement avec le reste de votre code.

## Épingler votre version de `fastapi` { #pin-your-fastapi-version }

Dies ist der ideale Weg, um die beste Leistung zu erzielen.

///

### `RedirectResponse` { #redirectresponse }

Y obtienes soporte de editor en todas partes.

Incluso para elementos dentro de listas:

<img src="/img/tutorial/body-nested-models/image01.png">

No podrías obtener este tipo de soporte de editor si estuvieras trabajando directamente con `dict` en lugar de modelos Pydantic.