Pero tampoco tienes que preocuparte por ellos, los `dicts` entrantes se convierten automáticamente y tu salida se convierte automáticamente a JSON también.

## Cuerpos de `dict`s arbitrarios

También puedes declarar un cuerpo como un `dict` con claves de algún tipo y valores de algún otro tipo.

package com.google.common.collect.testing;

import com.google.common.annotations.GwtCompatible;
import java.util.Queue;
import org.jspecify.annotations.NullMarked;
import org.jspecify.annotations.Nullable;

/**
 * Creates queues, containing sample elements, to be tested.
 *
 * @author Jared Levy
 */
@GwtCompatible
@NullMarked
public interface TestQueueGenerator<E extends @Nullable Object> extends TestCollectionGenerator<E> {
  @Override

import okhttp3.internal.okHttpName

/**
 * A set of tasks that are executed in sequential order.
 *
 * Work within queues is not concurrent. This is equivalent to each queue having a dedicated thread
 * for its work; in practice a set of queues may share a set of threads to save resources.
 */
class TaskQueue internal constructor(
  internal val taskRunner: TaskRunner,
  internal val name: String,
) {

Poder usar funciones asíncronas en tus tests puede ser útil, por ejemplo, cuando consultas tu base de datos de forma asíncrona. Imagina que quieres probar el envío de requests a tu aplicación FastAPI y luego verificar que tu backend escribió exitosamente los datos correctos en la base de datos, mientras usas un paquete de base de datos asíncrono.

Pero agregar las anotaciones de tipos permitirá que tu editor te brinde un mejor soporte y detecte errores.

///

## Sin Pydantic

# Modelos de Parámetros Query

Si tienes un grupo de **parámetros query** que están relacionados, puedes crear un **modelo de Pydantic** para declararlos.

Esto te permitiría **reutilizar el modelo** en **múltiples lugares** y también declarar validaciones y metadatos para todos los parámetros de una vez. 😎

/// note | Nota

Esto es compatible desde la versión `0.115.0` de FastAPI. 🤓

///

## Parámetros Query con un Modelo Pydantic

Por ejemplo, si necesitas almacenarlo en una base de datos.

Para eso, **FastAPI** proporciona una función `jsonable_encoder()`.

## Usando el `jsonable_encoder`

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.

Así que, la sección:

```Python
    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)
```

se ejecutará.

---

Esto no ocurrirá si importas ese módulo (archivo).

Entonces, si tienes otro archivo `importer.py` con:

```Python
from myapp import app

# Algún código adicional
```

* Puedes revisar todos los tipos de datos válidos de Pydantic aquí: <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/usage/types/types/" class="external-link" target="_blank">Tipos de datos de Pydantic</a>.

## Ejemplo

Aquí tienes un ejemplo de una *path operation* con parámetros usando algunos de los tipos anteriores.

{* ../../docs_src/extra_data_types/tutorial001_an_py310.py hl[1,3,12:16] *}

## Importar `Field`

Primero, tienes que importarlo:

{* ../../docs_src/body_fields/tutorial001_an_py310.py hl[4] *}

/// warning | Advertencia