package gorm

import "time"

// Model a basic GoLang struct which includes the following fields: ID, CreatedAt, UpdatedAt, DeletedAt
// It may be embedded into your model or you may build your own model without it
//
//	type User struct {
//	  gorm.Model
//	}
type Model struct {
	ID        uint `gorm:"primarykey"`
	CreatedAt time.Time
	UpdatedAt time.Time
	DeletedAt DeletedAt `gorm:"index"`

因此，**FastAPI** 将会负责过滤掉未在输出模型中声明的所有数据（使用 Pydantic）。

## 在文档中查看

当你查看自动化文档时，你可以检查输入模型和输出模型是否都具有自己的 JSON Schema：

<img src="https://fastapi.tiangolo.com/img/tutorial/response-model/image01.png">

并且两种模型都将在交互式 API 文档中使用：

<img src="https://fastapi.tiangolo.com/img/tutorial/response-model/image02.png">

## 响应模型编码参数

你的响应模型可以具有默认值，例如：

{* ../../docs_src/response_model/tutorial004.py hl[11,13:14] *}

## See it in the docs

When you see the automatic docs, you can check that the input model and output model will both have their own JSON Schema:

<img src="/img/tutorial/response-model/image01.png">

And both models will be used for the interactive API documentation:

<img src="/img/tutorial/response-model/image02.png">

## Other Return Type Annotations

## Verlo en la documentación

Cuando veas la documentación automática, puedes verificar que el modelo de entrada y el modelo de salida tendrán cada uno su propio JSON Schema:

<img src="/img/tutorial/response-model/image01.png">

Y ambos modelos se utilizarán para la documentación interactiva de la API:

<img src="/img/tutorial/response-model/image02.png">

## Otras Anotaciones de Tipos de Retorno

<img src="/img/tutorial/response-model/image01.png">

И также обе модели будут использованы в интерактивной документации API:

<img src="/img/tutorial/response-model/image02.png">

## Другие аннотации типов

## ドキュメントを見る

自動ドキュメントを見ると、入力モデルと出力モデルがそれぞれ独自のJSON Schemaを持っていることが確認できます。

<img src="https://fastapi.tiangolo.com/img/tutorial/response-model/image01.png">

そして、両方のモデルは、対話型のAPIドキュメントに使用されます:

<img src="https://fastapi.tiangolo.com/img/tutorial/response-model/image02.png">

## レスポンスモデルのエンコーディングパラメータ

レスポンスモデルにはデフォルト値を設定することができます:

{* ../../docs_src/response_model/tutorial004.py hl[11,13,14] *}

따라서 **FastAPI**는 출력 모델에서 선언하지 않은 모든 데이터를 (Pydantic을 사용하여) 필터링합니다.

## 문서에서 보기

자동 생성 문서를 보면 입력 모델과 출력 모델이 각자의 JSON 스키마를 가지고 있음을 확인할 수 있습니다:

<img src="/img/tutorial/response-model/image01.png">

그리고 두 모델 모두 대화형 API 문서에 사용됩니다:

<img src="/img/tutorial/response-model/image02.png">

## 응답 모델 인코딩 매개변수

응답 모델은 아래와 같이 기본값을 가질 수 있습니다:

{* ../../docs_src/response_model/tutorial004.py hl[11,13:14] *}

## Veja na documentação

Quando você vê a documentação automática, pode verificar se o modelo de entrada e o modelo de saída terão seus próprios esquemas JSON:

<img src="/img/tutorial/response-model/image01.png">

E ambos os modelos serão usados ​​para a documentação interativa da API:

<img src="/img/tutorial/response-model/image02.png">

## Outras anotações de tipo de retorno

<img src="/img/tutorial/response-model/image01.png">

Und beide Modelle werden auch in der interaktiven API-Dokumentation verwendet:

<img src="/img/tutorial/response-model/image02.png">

## Andere Rückgabetyp-Annotationen

## 👀 ⚫️ 🩺

🕐❔ 👆 👀 🏧 🩺, 👆 💪 ✅ 👈 🔢 🏷 & 🔢 🏷 🔜 👯‍♂️ ✔️ 👫 👍 🎻 🔗:

<img src="/img/tutorial/response-model/image01.png">

&amp; 👯‍♂️ 🏷 🔜 ⚙️ 🎓 🛠️ 🧾:

<img src="/img/tutorial/response-model/image02.png">

## 🎏 📨 🆎 ✍

📤 5️⃣📆 💼 🌐❔ 👆 📨 🕳 👈 🚫 ☑ Pydantic 🏑 &amp; 👆 ✍ ⚫️ 🔢, 🕴 🤚 🐕‍🦺 🚚 🏭 (👨‍🎨, ✍, ♒️).

### 📨 📨 🔗