Par exemple, vous ne pouvez pas mettre un modèle Pydantic dans une `JSONResponse` sans d'abord le convertir en un `dict` avec tous les types de données (comme `datetime`, `UUID`, etc.) convertis en types compatibles avec JSON.

Pour ces cas, vous pouvez spécifier un appel à `jsonable_encoder` pour convertir vos données avant de les passer à une réponse :

{* ../../docs_src/response_directly/tutorial001.py hl[6:7,21:22] *}

    *   `parallel_for.pfor`: add converters for Softmax, LogSoftmax, IsNaN, All,
        Any, and MatrixSetDiag.
    *   `parallel_for`: add converters for LowerTriangularSolve and Cholesky.
    *   `parallel_for`: add converters for `LogMatrixDeterminant` and
        `MatrixBandPart`.
    *   `parallel_for`: Add converter for `MatrixDiag`.
    *   `parallel_for`: Add converters for `OneHot`, `LowerBound`, `UpperBound`.

# Codificador Compatível com JSON

Existem alguns casos em que você pode precisar converter um tipo de dados (como um modelo Pydantic) para algo compatível com JSON (como um `dict`, `list`, etc).

Por exemplo, se você precisar armazená-lo em um banco de dados.

Para isso, **FastAPI** fornece uma função `jsonable_encoder()`.

## Usando a função `jsonable_encoder`

import com.ibm.icu.text.Transliterator;

/**
 * {@link KatakanaConverter} converts input strings to katakana representation.
 * It utilizes a transliterator to convert hiragana to katakana and can optionally
 * use a tokenizer to process the input.
 *
 * <p>
 * The class provides methods to initialize the converter, convert strings, and
 * check if a tokenizer is enabled. It also includes methods to create a token

Het aanroepen van dit programma leidt tot het volgende resultaat:

```
John Doe
```

De functie voert het volgende uit:

* Neem een `first_name` en een `last_name`
* Converteer de eerste letter van elk naar een hoofdletter met `title()`.
``
* <abbr title="Voegt ze samen, als één. Met de inhoud van de een na de ander.">Voeg samen</abbr> met een spatie in het midden.

Por exemplo, você não pode colocar um modelo do Pydantic em uma `JSONResponse` sem antes convertê-lo em um `dict` com todos os tipos de dados (como `datetime`, `UUID`, etc) convertidos para tipos compatíveis com JSON.

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] *}

Você declara a "forma" dos dados como classes com atributos.

E cada atributo tem um tipo.

Em seguida, você cria uma instância dessa classe com alguns valores e ela os validará, os converterá para o tipo apropriado (se for esse o caso) e fornecerá um objeto com todos os dados.

E você recebe todo o suporte do editor com esse objeto resultante.

Retirado dos documentos oficiais dos Pydantic:

* Convertir el modelo copiado en algo que pueda almacenarse en tu base de datos (por ejemplo, usando el `jsonable_encoder`).
    * Esto es comparable a usar el método `.model_dump()` del modelo de nuevo, pero asegura (y convierte) los valores a tipos de datos que pueden convertirse a JSON, por ejemplo, `datetime` a `str`.
* Guardar los datos en tu base de datos.

 * possible readings.
 * </p>
 *
 * <p>
 * The class also utilizes ICU4J's {@link com.ibm.icu.text.Transliterator} to convert full-width characters
 * to half-width and to convert any characters to lowercase, ensuring consistency in the output.
 * </p>
 *
 * <p>
 * Example:
 * For the input "キャ", the converter might return a list containing "kya".

* `limit` : avec une valeur de `10`

Faisant partie de l'URL, ces valeurs sont des chaînes de caractères (`str`).

Mais quand on les déclare avec des types Python (dans l'exemple précédent, en tant qu'`int`), elles sont converties dans les types renseignés.

Toutes les fonctionnalités qui s'appliquent aux paramètres de chemin s'appliquent aussi aux paramètres de requête :

* Support de l'éditeur : vérification d'erreurs, auto-complétion, etc.