* Это сравнимо с повторным использованием метода модели `.dict()`, но при этом происходит проверка (и преобразование) значений в типы данных, которые могут быть преобразованы в JSON, например, `datetime` в `str`.
* Сохранить данные в своей БД.
* Вернуть обновленную модель.

//// tab | Python 3.10+

```Python hl_lines="28-35"
{!> ../../docs_src/body_updates/tutorial002_py310.py!}
```

////

これは多くの柔軟性を提供します。任意のデータ型を返したり、任意のデータ宣言やバリデーションをオーバーライドできます。

## `jsonable_encoder` を `Response` の中で使う

**FastAPI** はあなたが返す `Response` に対して何も変更を加えないので、コンテンツが準備できていることを保証しなければなりません。

例えば、Pydanticモデルを `JSONResponse` に含めるには、すべてのデータ型 (`datetime` や `UUID` など) をJSON互換の型に変換された `dict` に変換しなければなりません。

このようなケースでは、レスポンスにデータを含める前に `jsonable_encoder` を使ってデータを変換できます。

```Python hl_lines="6-7  21-22"
{!../../docs_src/response_directly/tutorial001.py!}
```

## `Response`에서 `jsonable_encoder` 사용하기

**FastAPI**는 반환하는 `Response`에 아무런 변환을 하지 않으므로, 그 내용이 준비되어 있어야 합니다.

예를 들어, Pydantic 모델을 `dict`로 변환해 `JSONResponse`에 넣지 않으면 JSON 호환 유형으로 변환된 데이터 유형(예: `datetime`, `UUID` 등)이 사용되지 않습니다.

이러한 경우, 데이터를 응답에 전달하기 전에 `jsonable_encoder`를 사용하여 변환할 수 있습니다:

```Python hl_lines="6-7 21-22"
{!../../docs_src/response_directly/tutorial001.py!}
```

/// note | "기술적 세부 사항"

这种特性给你极大的可扩展性。你可以返回任何数据类型，重写任何数据声明或者校验，等等。

## 在 `Response` 中使用 `jsonable_encoder`

由于 **FastAPI** 并未对你返回的 `Response` 做任何改变，你必须确保你已经准备好响应内容。

例如，如果不首先将 Pydantic 模型转换为 `dict`，并将所有数据类型（如 `datetime`、`UUID` 等）转换为兼容 JSON 的类型，则不能将其放入JSONResponse中。

对于这些情况，在将数据传递给响应之前，你可以使用 `jsonable_encoder` 来转换你的数据。


```Python hl_lines="4 6 20 21"
{!../../docs_src/response_directly/tutorial001.py!}
```

/// note | "技术细节"

    # TODO: remove after upgrading SQLAlchemy to a version that includes the following changes
    # https://github.com/sqlalchemy/sqlalchemy/commit/59521abcc0676e936b31a523bd968fc157fef0c2
    'ignore:datetime\.datetime\.utcfromtimestamp\(\) is deprecated and scheduled for removal in a future version\..*:DeprecationWarning:sqlalchemy',
    # Trio 24.1.0 raises a warning from attrs
    # Ref: https://github.com/python-trio/trio/pull/3054

Vous écrivez du python standard avec des annotations de types:

```Python
from datetime import date

from pydantic import BaseModel

# Déclare une variable comme étant une str
# et profitez de l'aide de votre IDE dans cette fonction
def main(user_id: str):
    return user_id

شما پایتون استاندارد را با استفاده از تایپ ها مینویسید:

```Python
from datetime import date

from pydantic import BaseModel

# Declare a variable as a str
# and get editor support inside the function
def main(user_id: str):
    return user_id


# A Pydantic model

import java.nio.file.Files;
import java.nio.file.NoSuchFileException;
import java.nio.file.Path;
import java.nio.file.SimpleFileVisitor;
import java.nio.file.attribute.BasicFileAttributes;
import java.nio.file.attribute.FileTime;
import java.util.EnumSet;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.Future;
import junit.framework.TestCase;

/**

](python-types.md){.internal-link target=_blank}.

Вы пишете на стандартном Python с аннотациями типов:

```Python
from datetime import date

from pydantic import BaseModel

# Объявляем параметр user_id с типом `str`
# и получаем поддержку редактора внутри функции
def main(user_id: str):
    return user_id


# Модель Pydantic

🚥 👆 💪 2️⃣ ⏲ ↗️ ❔ ⚙️ 🐍 🆎 (🚥 👆 🚫 ⚙️ FastAPI), ✅ 📏 🔰: [🐍 🆎](python-types.md){.internal-link target=_blank}.

👆 ✍ 🐩 🐍 ⏮️ 🆎:

```Python
from datetime import date

from pydantic import BaseModel

# Declare a variable as a str
# and get editor support inside the function
def main(user_id: str):
    return user_id


# A Pydantic model