*/
    @Nonnull
    Map<? extends ArtifactCoordinates, ResultItem> getResults();

    /**
     * Retrieves the resolution result for a specific set of artifact coordinates.
     *
     * @param coordinates The {@link ArtifactCoordinates} identifying the artifact.
     * @return The corresponding {@link ResultItem}, or {@code null} if no result exists.
     */

Aprenderás más sobre cómo agregar información extra más adelante en la documentación, cuando aprendamos a declarar ejemplos.

/// warning | Advertencia

Las claves extra pasadas a `Field` también estarán presentes en el esquema de OpenAPI resultante para tu aplicación.

{* ../../docs_src/encoder/tutorial001_py310.py hl[4,21] *}

In diesem Beispiel wird das Pydantic-Modell in ein `dict`, und das `datetime`-Objekt in ein `str` konvertiert.

Das Resultat dieses Aufrufs ist etwas, das mit Pythons Standard-<a href="https://docs.python.org/3/library/json.html#json.dumps" class="external-link" target="_blank">`json.dumps()`</a> kodiert werden kann.

{* ../../docs_src/body/tutorial001_py310.py hl[16] *}

... und deklarieren Sie seinen Typ als das Modell, welches Sie erstellt haben, `Item`.

## Resultate

Mit nur dieser Python-Typdeklaration, wird **FastAPI**:

* Den Requestbody als JSON lesen.
* Die entsprechenden Typen konvertieren (falls nötig).
* Diese Daten validieren.

/// info

Beachten Sie, dass wir in der *Pfadoperation-Funktion* nur eine einzige Abhängigkeit deklarieren, den `query_or_cookie_extractor`.

Aber **FastAPI** wird wissen, dass es zuerst `query_extractor` auflösen muss, um dessen Resultat `query_or_cookie_extractor` zu übergeben, wenn dieses aufgerufen wird.

///

```mermaid
graph TB

query_extractor(["query_extractor"])
query_or_cookie_extractor(["query_or_cookie_extractor"])

    * Si on n'utilisait pas FastAPI mais directement Starlette (ou un outil équivalent comme Sanic, Flask, Responder, etc) il faudrait implémenter la validation des données et la sérialisation par nous-même. Le résultat serait donc le même dans les deux cas mais du travail supplémentaire serait à réaliser avec Starlette, surtout en considérant que la validation des données et la sérialisation représentent la plus grande quantité de code à écrire dans une application....

Si abres la documentación automática de la API, tu extensión aparecerá en la parte inferior de la *path operation* específica.

<img src="/img/tutorial/path-operation-advanced-configuration/image01.png">

Y si ves el OpenAPI resultante (en `/openapi.json` en tu API), verás tu extensión como parte de la *path operation* específica también:

```JSON hl_lines="22"
{
    "openapi": "3.1.0",
    "info": {
        "title": "FastAPI",

{* ../../docs_src/body/tutorial001.py hl[18] *}

...et déclarez que son type est le modèle que vous avez créé : `Item`.

## Résultats

En utilisant uniquement les déclarations de type Python, **FastAPI** réussit à :

* Lire le contenu de la requête en tant que JSON.
* Convertir les types correspondants (si nécessaire).
* Valider la donnée.

<img src="/img/tutorial/path-operation-advanced-configuration/image01.png">

E se você olhar o esquema OpenAPI resultante (na rota `/openapi.json` da sua API), você verá que a sua extensão também faz parte da *operação de rota* específica:

```JSON hl_lines="22"
{
    "openapi": "3.1.0",
    "info": {
        "title": "FastAPI",

En este ejemplo, cuando el cliente solicita un ítem por un ID que no existe, lanza una excepción con un código de estado de `404`:

{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial001.py hl[11] *}

### El response resultante

Si el cliente solicita `http://example.com/items/foo` (un `item_id` `"foo"`), ese cliente recibirá un código de estado HTTP de 200, y un response JSON de:

```JSON
{
  "item": "The Foo Wrestlers"
}
```