The dataclass will be automatically converted to a Pydantic dataclass.

This way, its schema will show up in the API docs user interface:

<img src="/img/tutorial/dataclasses/image01.png">

## Dataclasses in Nested Data Structures { #dataclasses-in-nested-data-structures }

You can also combine `dataclasses` with other type annotations to make nested data structures.

from __future__ import annotations

import uuid
from dataclasses import dataclass, field

from dirty_equals import IsUUID
from fastapi import FastAPI
from fastapi.testclient import TestClient
from inline_snapshot import snapshot


@dataclass
class Item:
    id: uuid.UUID
    name: str
    price: float
    tags: list[str] = field(default_factory=list)
    description: str | None = None
    tax: float | None = None

            json_schema_extra=json_schema_extra,
            **extra,
        )


@dataclass(frozen=True)
class Depends:
    dependency: Callable[..., Any] | None = None
    use_cache: bool = True
    scope: Literal["function", "request"] | None = None


@dataclass(frozen=True)
class Security(Depends):

import dataclasses
import inspect
import sys
from collections.abc import (
    AsyncGenerator,
    AsyncIterable,
    AsyncIterator,
    Callable,
    Generator,
    Iterable,
    Iterator,
    Mapping,
    Sequence,
)
from contextlib import AsyncExitStack, contextmanager
from copy import copy, deepcopy
from dataclasses import dataclass
from typing import (
    Annotated,
    Any,
    ForwardRef,
    Literal,

import re
import warnings
from collections.abc import Sequence
from copy import copy
from dataclasses import dataclass, is_dataclass
from enum import Enum
from functools import lru_cache
from typing import (
    Annotated,
    Any,
    Literal,
    Union,
    cast,
    get_args,
    get_origin,
)

from fastapi._compat import lenient_issubclass, shared
from fastapi.openapi.constants import REF_TEMPLATE

2. `pydantic.dataclasses` — полностью совместимая замена (drop-in replacement) для `dataclasses`.

3. Dataclass `Author` содержит список dataclass `Item`.

4. Dataclass `Author` используется в параметре `response_model`.

5. Вы можете использовать и другие стандартные аннотации типов вместе с dataclasses в качестве тела запроса.

    В этом случае это список dataclass `Item`.

その場合は、標準の `dataclasses` を `pydantic.dataclasses` に置き換えるだけで済みます。これはドロップイン置換です:

{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial003_py310.py hl[1,4,7:10,13:16,22:24,27] *}

1. 依然として標準の `dataclasses` から `field` をインポートします。

2. `pydantic.dataclasses` は `dataclasses` のドロップイン置換です。

3. `Author` dataclass は `Item` dataclass のリストを含みます。

4. `Author` dataclass を `response_model` パラメータとして使用しています。

1. 我們仍然從標準的 `dataclasses` 匯入 `field`。
2. `pydantic.dataclasses` 是 `dataclasses` 的可直接替換版本。
3. `Author` dataclass 內含一個 `Item` dataclass 的清單。
4. `Author` dataclass 被用作 `response_model` 參數。
5. 你可以將其他標準型別註記與 dataclass 一起用作請求本文。

   在此例中，它是 `Item` dataclass 的清單。
6. 這裡我們回傳一個字典，其中的 `items` 是一個 dataclass 清單。

   FastAPI 仍能將資料<dfn title="將資料轉換成可傳輸的格式">序列化</dfn>為 JSON。

Bu durumda standart `dataclasses` yerine, drop-in replacement olan `pydantic.dataclasses` kullanabilirsiniz:

{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial003_py310.py hl[1,4,7:10,13:16,22:24,27] *}

1. `field` hâlâ standart `dataclasses` içinden import edilir.

2. `pydantic.dataclasses`, `dataclasses` için bir drop-in replacement'tır.

3. `Author` dataclass'ı, `Item` dataclass'larından oluşan bir liste içerir.

3. Dataclass `Author` містить список dataclass `Item`.

4. Dataclass `Author` використовується як параметр `response_model`.

5. Ви можете використовувати інші стандартні анотації типів із dataclasses як тіло запиту.

    У цьому випадку це список dataclass `Item`.

6. Тут ми повертаємо словник, що містить `items`, який є списком dataclass.