}
            ]
        }
    )


def test_query_query_baz():
    response = client.get("/query?query=baz")
    assert response.status_code == 200
    assert response.json() == "foo bar baz"


def test_query_not_declared_baz():
    response = client.get("/query?not_declared=baz")
    assert response.status_code == 422
    assert response.json() == IsDict(
        {

        "rock",
        "metal",
        "bar"
    ],
    "images": [
        {
            "url": "http://example.com/baz.jpg",
            "name": "The Foo live"
        },
        {
            "url": "http://example.com/dave.jpg",
            "name": "The Baz"
        }
    ]
}
```

!!! info
    Beachten Sie, dass der `images`-Schlüssel jetzt eine Liste von Bild-Objekten hat.

        "rock",
        "metal",
        "bar"
    ],
    "images": [
        {
            "url": "http://example.com/baz.jpg",
            "name": "The Foo live"
        },
        {
            "url": "http://example.com/dave.jpg",
            "name": "The Baz"
        }
    ]
}
```

!!! info "Информация"
    Заметьте, что теперь у ключа `images` есть список объектов изображений.

}
```

they will be included in the response.

#### Data with the same values as the defaults

If the data has the same values as the default ones, like the item with ID `baz`:

```Python hl_lines="3  5-6"
{
    "name": "Baz",
    "description": None,
    "price": 50.2,
    "tax": 10.5,
    "tags": []
}
```

    response = client.get("/test1", params={"var": "baz"})
    assert response.status_code == 200
    assert response.json() == {"foo": "baz"}

    response = client.get("/test2")
    assert response.status_code == 200
    assert response.json() == {"foo": "bar"}

    response = client.get("/test2", params={"var": "baz"})
    assert response.status_code == 200

#### Daten mit den gleichen Werten wie die Defaultwerte

Wenn Daten die gleichen Werte haben wie ihre Defaultwerte, wie etwa der Artikel mit der ID `baz`:

```Python hl_lines="3  5-6"
{
    "name": "Baz",
    "description": None,
    "price": 50.2,
    "tax": 10.5,
    "tags": []
}
```

    * Przetwarzanie Pythonowych typów (`str`, `int`, `float`, `bool`, `list`, itp).
    * Obiekty `datetime`.
    * Obiekty `UUID`.
    * Modele baz danych.
    * ...i wiele więcej.
* Automatyczne interaktywne dokumentacje API, wliczając 2 alternatywne interfejsy użytkownika:
    * Swagger UI.
    * ReDoc.

---

    "description": "The bartenders",
    "price": 62,
    "tax": 20.2
}
```

👫 🔜 🔌 📨.

#### 📊 ⏮️ 🎏 💲 🔢

🚥 📊 ✔️ 🎏 💲 🔢 🕐, 💖 🏬 ⏮️ 🆔 `baz`:

```Python hl_lines="3  5-6"
{
    "name": "Baz",
    "description": None,
    "price": 50.2,
    "tax": 10.5,
    "tags": []
}
```

Если данные содержат те же значения, которые являются для этих полей по умолчанию, но были установлены явно - как для элемента с ID = `baz`, ответ будет таким:

```Python hl_lines="3  5-6"
{
    "name": "Baz",
    "description": None,
    "price": 50.2,
    "tax": 10.5,
    "tags": []
}
```

Wliczając w to zewnętrzne biblioteki, również oparte o Pydantic, takie jak <abbr title="Mapowanie obiektowo-relacyjne. Po angielsku: Object-Relational Mapper">ORM</abbr>, <abbr title="Object-Document Mapper">ODM</abbr> dla baz danych.

Oznacza to, że w wielu przypadkach możesz przekazać ten sam obiekt, który otrzymasz z żądania **bezpośrednio do bazy danych**, ponieważ wszystko jest walidowane automatycznie.