from dataclasses import field  # (1)
from typing import List, Union

from fastapi import FastAPI
from pydantic.dataclasses import dataclass  # (2)


@dataclass
class Item:
    name: str
    description: Union[str, None] = None


@dataclass
class Author:
    name: str
    items: List[Item] = field(default_factory=list)  # (3)


app = FastAPI()

    @app.post("/items/")
    def create_item(item: Item):
        return item

    @app.post("/items-list/")
    def create_item_list(item: List[Item]):
        return item

    @app.get("/items/")
    def read_items() -> List[Item]:
        return [
            Item(
                name="Portal Gun",
                description="Device to travel through the multi-rick-verse",

"dict", "list", "set" ve "tuple" gibi diğer değerleri içerebilen bazı veri yapıları vardır. Ve dahili değerlerinin de tip belirtecleri olabilir.

Bu tipleri ve dahili tpileri bildirmek için standart Python modülünü "typing" kullanabilirsiniz.

Bu tür tip belirteçlerini desteklemek için özel olarak mevcuttur.

#### `List`

Örneğin `str` değerlerden oluşan bir `list` tanımlayalım.

Pour déclarer ces types et les types internes, on utilise le module standard de Python `typing`.

Il existe spécialement pour supporter ces annotations de types.

#### `List`

Par exemple, définissons une variable comme `list` de `str`.

Importez `List` (avec un `L` majuscule) depuis `typing`.

    return ",".join(map(str, sorted(query)))


@app.get("/query/list")
def get_query_list(device_ids: List[int] = Query()) -> List[int]:
    return device_ids


@app.get("/query/list-default")
def get_query_list_default(device_ids: List[int] = Query(default=[])) -> List[int]:

Para declarar esses tipos e os tipos internos, você pode usar o módulo Python padrão `typing`.

Ele existe especificamente para suportar esses type hints.

#### `List`

Por exemplo, vamos definir uma variável para ser uma `lista` de `str`.

Em `typing`, importe `List` (com um `L` maiúsculo):

    In diesem Fall ist `str` der Typ-Parameter, der an `List` übergeben wird (oder `list` in Python 3.9 und darüber).

Das bedeutet: Die Variable `items` ist eine Liste – `list` – und jedes der Elemente in dieser Liste ist ein String – `str`.

!!! tip "Tipp"

def get_fields_from_routes(
    routes: Sequence[BaseRoute],
) -> List[ModelField]:
    body_fields_from_routes: List[ModelField] = []
    responses_from_routes: List[ModelField] = []
    request_fields_from_routes: List[ModelField] = []
    callback_flat_models: List[ModelField] = []
    for route in routes:
        if getattr(route, "include_in_schema", None) and isinstance(

{!../../../docs_src/python_types/tutorial005.py!}
```

### 타입 매개변수를 활용한 Generic(제네릭) 타입

`dict`, `list`, `set`, `tuple`과 같은 값을 저장할 수 있는 데이터 구조가 있고, 내부의 값은 각자의 타입을 가질 수도 있습니다.

타입과 내부 타입을 선언하기 위해서는 파이썬 표준 모듈인 `typing`을 이용해야 합니다.

구체적으로는 아래 타입 힌트를 지원합니다.

#### `List`

예를 들면, `str`의 `list`인 변수를 정의해봅시다.

`typing`에서  `List`(대문자 `L`)를 import 합니다.

```Python hl_lines="1"
{!../../../docs_src/python_types/tutorial006.py!}

from typing import List

import pytest
from fastapi import FastAPI
from fastapi.exceptions import FastAPIError


class NonPydanticModel:
    pass


def test_invalid_response_model_raises():
    with pytest.raises(FastAPIError):
        app = FastAPI()

        @app.get("/", response_model=NonPydanticModel)
        def read_root():
            pass  # pragma: nocover


def test_invalid_response_model_sub_type_raises():