if err != nil {
			return nil, err
		}

		// Pick output column names
		if expr.As != "" {
			output, err = output.Set(expr.As, v)
		} else if comp, ok := getLastKeypathComponent(expr.Expression); ok {
			output, err = output.Set(comp, v)
		} else {
			output, err = output.Set(fmt.Sprintf("_%d", i+1), v)
		}
		if err != nil {
			return nil, err
		}
	}

                                "default": "alpha",
                            },
                            "output": {"type": "string", "title": "Output"},
                        },
                        "type": "object",
                        "required": ["output"],
                        "title": "MessageEvent",
                    },
                    "MessageEventType": {

</div>

### Модель для выхода { #model-for-output }

Но если использовать ту же модель как выходную, как здесь:

{* ../../docs_src/separate_openapi_schemas/tutorial001_py310.py hl[19] *}

…то, поскольку у `description` есть значение по умолчанию, даже если вы **ничего не вернёте** для этого поля, оно всё равно будет иметь это **значение по умолчанию**.

### Модель для данных ответа { #model-for-output-response-data }

</div>

### Model for Output { #model-for-output }

But if you use the same model as an output, like here:

{* ../../docs_src/separate_openapi_schemas/tutorial001_py310.py hl[19] *}

...then because `description` has a default value, if you **don't return anything** for that field, it will still have that **default value**.

### Model for Output Response Data { #model-for-output-response-data }

</div>

### Eingabe- und Ausgabemodell in der Dokumentation { #model-for-input-and-output-in-docs }

Und wenn Sie alle verfügbaren Schemas (JSON-Schemas) in OpenAPI überprüfen, werden Sie feststellen, dass es zwei gibt, ein `Item-Input` und ein `Item-Output`.

Für `Item-Input` ist `description` **nicht erforderlich**, es hat kein rotes Sternchen.

Aber für `Item-Output` ist `description` **erforderlich**, es hat ein rotes Sternchen.

		for len(output) > 0 && (output[0] < want || output[0] != want && len(output[0]) >= 5 && output[0][:5] == want[:5]) {
			if len(output[0]) >= 5 && output[0][:5] == want[:5] {
				t.Errorf("mismatched output:\nhave %s\nwant %s", output[0], want)
				output = output[1:]
				continue Diff
			}
			t.Errorf("unexpected output: %q", output[0])
			output = output[1:]
		}

  }
  return outputs;
}

void TFOutputsFromOutputs(const std::vector<tensorflow::Output>& outputs,
                          TF_Output* tf_outputs) {
  for (int i = 0; i < outputs.size(); i++) {
    tf_outputs[i].oper = ToOperation(outputs[i].node());
    tf_outputs[i].index = outputs[i].index();
  }
}
#endif  // !defined(IS_MOBILE_PLATFORM) && !defined(IS_SLIM_BUILD)

        run: |
          groovy .github/workflows/CheckBadMerge.groovy pr_commits.txt > output.txt 2>&1
      - name: Read output file
        id: read_output
        if: ${{ always() }}
        run: |
          cat output.txt
          OUTPUT=$(cat output.txt)
          echo "OUTPUT<<EOF" >> $GITHUB_ENV
          echo "$OUTPUT" >> $GITHUB_ENV
          echo "EOF" >> $GITHUB_ENV
      - name: Comment on PR if check failed

  }

  void Run(const std::vector<std::pair<TF_Operation*, TF_Tensor*>>& inputs,
           TF_Operation* output, int32_t expected_result) {
    Run(inputs, {{output, 0}}, {expected_result});
  }

  // Run the host graph, which now contains a function and check that
  // outputs are as expected.
  // 'T' stands for 'tensor' since the outputs are tensors, not scalars.
  void RunT(const std::vector<std::pair<TF_Operation*, TF_Tensor*>>& inputs,

</div>

### Modelo para Salida { #model-for-output }

Pero si usas el mismo modelo como salida, como aquí:

{* ../../docs_src/separate_openapi_schemas/tutorial001_py310.py hl[19] *}

...entonces, porque `description` tiene un valor por defecto, si **no devuelves nada** para ese campo, aún tendrá ese **valor por defecto**.

### Modelo para Datos de Response de Salida { #model-for-output-response-data }