Ainsi, votre éditeur vous offrira un support adapté pour l'objet résultant.

Extrait de la documentation officielle de **Pydantic** :

{*../../docs_src/python_types/tutorial011.py*}

/// info

        execute ->> code: gib das Resultat zurück
    end

    rect rgba(0, 255, 0, .1)
        code ->> function: say_hi(name="Rick", salutation="Mr.")
        function ->> execute: führe Code der Funktion aus
        execute ->> code: gib das Resultat zurück
    end

    rect rgba(0, 255, 255, .1)
        code ->> function: say_hi(name="Rick")
        function ->> code: gib das gespeicherte Resultat zurück
    end

  ASSERT_EQ(1, TF_OutputListNumOutputs(o));
  TF_AbstractTensor* result = TF_OutputListGet(o, 0);
  TFE_TensorHandle* result_t =
      TF_AbstractTensorGetEagerTensor(result, status.get());
  ASSERT_EQ(TF_OK, TF_GetCode(status.get())) << TF_Message(status.get());
  TF_Tensor* result_tensor = TFE_TensorHandleResolve(result_t, status.get());
  float* result_value = static_cast<float*>(TF_TensorData(result_tensor));
  EXPECT_EQ(*result_value, 4.0);

À la place, en étant "asynchrone", une fois terminée, une tâche peut légèrement attendre (quelques microsecondes) que l'ordinateur / le programme finisse ce qu'il était en train de faire, et revienne récupérer le résultat.

```Python hl_lines="5  22"
{!> ../../docs_src/encoder/tutorial001.py!}
```

////

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.

        // ------------------------------------------------------------------------
        // Local Repository
        //
        // 1. Use a value has been passed in via the configuration
        // 2. Use value in the resultant settings
        // 3. Use default value
        // ------------------------------------------------------------------------

        if (request.getLocalRepository() == null) {

//// tab | Python 3.8+

```Python hl_lines="18"
{!> ../../docs_src/body/tutorial001.py!}
```

////

... 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.

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"])

# More stuff
theme:
  # More stuff
  language: xx
```

Changez cette langue de `xx` (de votre code de langue) à `fr`.

Vous pouvez ensuite relancer le serveur live.

#### Prévisualisez le résultat

Lorsque vous utilisez le script à `./scripts/docs.py` avec la commande `live`, il n'affiche que les fichiers et les traductions disponibles pour la langue courante.

            if (result.isEmpty()) {
                boolean isPlural = excludedProjects.size() > 1;
                String message = String.format(
                        "The project exclusion%s in --projects/-pl resulted in an "
                                + "empty reactor, please correct %s.",
                        isPlural ? "s" : "", isPlural ? "them" : "it");
                throw new MavenExecutionException(message, request.getPom());