## Notes { #notes }

Lorsque vous renvoyez une `Response` directement, ses données ne sont pas validées, converties (sérialisées), ni documentées automatiquement.

Mais vous pouvez toujours les documenter comme décrit dans [Réponses supplémentaires dans OpenAPI](additional-responses.md).

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

Por ejemplo, no recibe objetos `datetime`, ya que no son compatibles con JSON.

Entonces, un objeto `datetime` tendría que ser convertido a un `str` que contenga los datos en [formato ISO](https://en.wikipedia.org/wiki/ISO_8601).

De la misma manera, esta base de datos no recibiría un modelo de Pydantic (un objeto con atributos), solo un `dict`.

También puedes usar `dataclasses` en el parámetro `response_model`:

{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial002_py310.py hl[1,6:12,18] *}

El dataclass será automáticamente convertido a un dataclass de Pydantic.

De esta manera, su esquema aparecerá en la interfaz de usuario de la documentación de la API:

<img src="/img/tutorial/dataclasses/image01.png">

`response_class` avec un media type JSON (`application/json`), comme c'est le cas avec `JSONResponse`, les données que vous renvoyez seront automatiquement converties (et filtrées) avec tout `response_model` Pydantic que vous avez déclaré dans le décorateur de *chemin d'accès*. Mais les données ne seront pas sérialisées en octets JSON avec Pydantic, elles seront converties avec le `jsonable_encoder` puis passées à la classe `JSONResponse`, qui les sérialisera en octets en utilisant la bibliothèque JSON standard...

* `frozenset`:
    * Em requisições e respostas, será tratado da mesma forma que um `set`:
        * Nas requisições, uma lista será lida, eliminando duplicadas e convertendo-a em um `set`.
        * Nas respostas, o `set` será convertido para uma `list`.
        * O esquema gerado vai especificar que os valores do `set` são únicos (usando o `uniqueItems` do JSON Schema).
* `bytes`:
    * O `bytes` padrão do Python.

Comme ils font partie de l'URL, ce sont « naturellement » des chaînes de caractères.

Mais lorsque vous les déclarez avec des types Python (dans l'exemple ci-dessus, en tant que `int`), ils sont convertis vers ce type et validés par rapport à celui-ci.

Tous les mêmes processus qui s'appliquaient aux paramètres de chemin s'appliquent aussi aux paramètres de requête :

* Prise en charge de l'éditeur (évidemment)

Cela signifie aussi que si vous récupérez des données directement à partir de l'objet `Request` (par exemple, lire le corps), elles ne seront pas validées, converties ni documentées (avec OpenAPI, pour l'interface utilisateur automatique de l'API) par FastAPI.

Por exemplo, ele não recebe objetos `datetime`, pois estes objetos não são compatíveis com JSON.

Então, um objeto `datetime` teria que ser convertido em um `str` contendo os dados no [formato ISO](https://en.wikipedia.org/wiki/ISO_8601).

Da mesma forma, este banco de dados não receberia um modelo Pydantic (um objeto com atributos), apenas um `dict`.

`secrets.compare_digest()` necesita tomar `bytes` o un `str` que solo contenga caracteres ASCII (los carácteres en inglés), esto significa que no funcionaría con caracteres como `á`, como en `Sebastián`.

Para manejar eso, primero convertimos el `username` y `password` a `bytes` codificándolos con UTF-8.

Luego podemos usar `secrets.compare_digest()` para asegurar que `credentials.username` es `"stanleyjobson"`, y que `credentials.password` es `"swordfish"`.

Você também pode usar `dataclasses` no parâmetro `response_model`:

{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial002_py310.py hl[1,6:12,18] *}

A dataclass será automaticamente convertida para uma dataclass Pydantic.

Dessa forma, seu esquema aparecerá na interface de documentação da API:

<img src="/img/tutorial/dataclasses/image01.png">