Non c'è bisogno di imparare una nuova sintassi, metodi o classi specifici a una libreria, ecc.

È normalissimo **Python 3.6+**.

Per esempio, per un `int`:

```Python
item_id: int
```

o per un modello `Item` più complesso:

```Python
item: Item
```

...e con quella singola dichiarazione hai in cambio:

* Supporto per gli editor di testo, incluso:
    * Autocompletamento.

## Tief verschachtelte Modelle

Sie können beliebig tief verschachtelte Modelle definieren:

=== "Python 3.10+"

    ```Python hl_lines="7  12  18  21  25"
    {!> ../../../docs_src/body_nested_models/tutorial007_py310.py!}
    ```

=== "Python 3.9+"

    ```Python hl_lines="9  14  20  23  27"
    {!> ../../../docs_src/body_nested_models/tutorial007_py39.py!}
    ```

## Anwendungsfall

Beginnen wir mit einem Beispiel-**Anwendungsfall** und schauen uns dann an, wie wir ihn mit dieser Methode implementieren können.

Stellen wir uns vor, Sie verfügen über einige **Modelle für maschinelles Lernen**, die Sie zur Bearbeitung von Requests verwenden möchten. 🤖

## Declare atributos do modelo

Você pode então utilizar `Field` com atributos do modelo:

```Python hl_lines="11-14"
{!../../../docs_src/body_fields/tutorial001.py!}
```

`Field` funciona da mesma forma que `Query`, `Path` e `Body`, ele possui todos os mesmos parâmetros, etc.

!!! note "Detalhes técnicos"

`response_model` nimmt denselben Typ entgegen, den Sie auch für ein Pydantic-Modellfeld deklarieren würden, also etwa ein Pydantic-Modell, aber es kann auch z. B. eine `list`e von Pydantic-Modellen sein, wie etwa `List[Item]`.

# Devolver una respuesta directamente

Cuando creas una *operación de path* normalmente puedes devolver cualquier dato: un `dict`, una `list`, un modelo Pydantic, un modelo de base de datos, etc.

Por defecto, **FastAPI** convertiría automáticamente ese valor devuelto a JSON usando el `jsonable_encoder` explicado en [Codificador Compatible JSON](../tutorial/encoder.md){.internal-link target=_blank}.

* **JWT-Token**-Authentifizierung.
* **SQLAlchemy**-Modelle (unabhängig von Flask-Erweiterungen, sodass sie direkt mit Celery-Workern verwendet werden können).
* Grundlegende Startmodelle für Benutzer (ändern und entfernen Sie nach Bedarf).
* **Alembic**-Migrationen.
* **CORS** (Cross Origin Resource Sharing).
* **Celery**-Worker, welche Modelle und Code aus dem Rest des Backends selektiv importieren und verwenden können.

`response_model` receives the same type you would declare for a Pydantic model field, so, it can be a Pydantic model, but it can also be, e.g. a `list` of Pydantic models, like `List[Item]`.

FastAPI will use this `response_model` to do all the data documentation, validation, etc. and also to **convert and filter the output data** to its type declaration.

!!! tip

```Python hl_lines="9 11 16"
{!../../../docs_src/response_model/tutorial003.py!}
```

ここでは、*path operation関数*がパスワードを含む同じ入力ユーザーを返しているにもかかわらず:

```Python hl_lines="24"
{!../../../docs_src/response_model/tutorial003.py!}
```

...`response_model`を`UserOut`と宣言したことで、パスワードが含まれていません:

```Python hl_lines="22"
{!../../../docs_src/response_model/tutorial003.py!}
```

### `response_model_include` 和 `response_model_exclude`

你还可以使用*路径操作装饰器*的 `response_model_include` 和 `response_model_exclude` 参数。

它们接收一个由属性名称 `str` 组成的 `set` 来包含（忽略其他的）或者排除（包含其他的）这些属性。

如果你只有一个 Pydantic 模型，并且想要从输出中移除一些数据，则可以使用这种快捷方法。

!!! tip
    但是依然建议你使用上面提到的主意，使用多个类而不是这些参数。