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] *}

    status->status = InvalidArgument("Invalid GraphDef");
    return;
  }
  status->status = s->session->Extend(g);
}

}  // end extern "C"

// Reset helper for converting character arrays to string vectors.
static void TF_Reset_Helper(const TF_SessionOptions* opt,
                            const char** containers, int ncontainers,
                            TF_Status* status) {

        return getDocumentList(index, condition, getDefaultEntityCreator());
    }

    /**
     * Gets the default entity creator for converting search hits to maps.
     *
     * @return the default entity creator
     */
    protected EntityCreator<Map<String, Object>, SearchResponse, SearchHit> getDefaultEntityCreator() {

- kubeadm no longer allows using v1alpha3 configs for anything else than converting them to `v1beta1`. ([#74025](https://github.com/kubernetes/kubernetes/pull/74025), [@rosti](https://github.com/rosti))

Vous déclarez la forme de la donnée avec des classes et des attributs.

Chaque attribut possède un type.

Puis vous créez une instance de cette classe avec certaines valeurs et **Pydantic** validera les valeurs, les convertira dans le type adéquat (si c'est nécessaire et possible) et vous donnera un objet avec toute la donnée.

Ainsi, votre éditeur vous offrira un support adapté pour l'objet résultant.

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">

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 <a href="https://en.wikipedia.org/wiki/ISO_8601" class="external-link" target="_blank">formato ISO</a>.

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

* Fix issue when attempting to unmount a wrong vSphere volume ([#37413](https://github.com/kubernetes/kubernetes/pull/37413), [@BaluDontu](https://github.com/BaluDontu))
* Fix issue in converting AWS volume ID from mount paths ([#36840](https://github.com/kubernetes/kubernetes/pull/36840), [@jingxu97](https://github.com/jingxu97))

      data:
        federations: abc=def
      ```
* azure: support multiple ipconfigs on a NIC ([#36841](https://github.com/kubernetes/kubernetes/pull/36841), [@colemickens](https://github.com/colemickens))
* Fix issue in converting AWS volume ID from mount paths ([#36840](https://github.com/kubernetes/kubernetes/pull/36840), [@jingxu97](https://github.com/jingxu97))

`JSONResponse` en sí misma es una subclase de `Response`.

///

Y cuando devuelves una `Response`, **FastAPI** la pasará directamente.

No hará ninguna conversión de datos con los modelos de Pydantic, no convertirá los contenidos a ningún tipo, etc.

Esto te da mucha flexibilidad. Puedes devolver cualquier tipo de datos, sobrescribir cualquier declaración o validación de datos, etc.