app.include_router(router)


client = TestClient(app)


def test_a():
    response = client.get("/a")
    assert response.status_code == 200, response.text
    assert response.json() == "a"


def test_b():
    response = client.get("/b")
    assert response.status_code == 200, response.text
    assert response.json() == "b"


def test_c():
    response = client.get("/c")

      }
    } ]
  }, {
    "testId" : "org.gradle.performance.regression.android.RealLifeAndroidBuildPerformanceTest.calculate task graph with test finalizer",
    "groups" : [ {
      "testProject" : "largeAndroidBuild",
      "coverage" : {
        "per_commit" : [ "linux" ]
      }
    } ]
  }, {

        assertTrue(result.getWarnings().get(1).contains("test:g"));
    }

    @Test
    void testBadDependencyManagementScope() throws Exception {
        SimpleProblemCollector result = validate("bad-dependency-management-scope.xml");

        assertViolations(result, 0, 0, 1);

        assertContains(result.getWarnings().get(0), "test:g");
    }

    @Test
    void testBadDependencyVersion() throws Exception {

And it will be annotated / documented accordingly too.

## Nested Models { #nested-models }

Each attribute of a Pydantic model has a type.

But that type can itself be another Pydantic model.

So, you can declare deeply nested JSON "objects" with specific attribute names, types and validations.

All that, arbitrarily nested.

### Define a submodel { #define-a-submodel }

import org.junit.jupiter.api.Test;

public class DocMapTest extends UnitFessTestCase {
    @Test
    public void test_DocList() {
        Map<String, Object> value = new LinkedHashMap<>();
        DocMap docMap = new DocMap(value);
        assertTrue(docMap.isEmpty());
        value.clear();

        List<String> keys = Arrays.asList("test_2", "test_0", "lang", "test_1");
        value.put(keys.get(0), true);

# Тіло - Вкладені моделі { #body-nested-models }

З **FastAPI** ви можете визначати, перевіряти, документувати та використовувати моделі, які можуть бути вкладені на будь-яку глибину (завдяки Pydantic).

## Поля списку { #list-fields }

Ви можете визначити атрибут як підтип. Наприклад, Python-список (`list`):

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial001_py310.py hl[12] *}

Це зробить `tags` списком, хоча не визначається тип елементів списку.

# Body - Вложенные модели { #body-nested-models }

С помощью **FastAPI** вы можете определять, валидировать, документировать и использовать модели произвольной глубины вложенности (благодаря Pydantic).

## Поля-списки { #list-fields }

Вы можете определить атрибут как подтип. Например, Python-тип `list`:

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial001_py310.py hl[12] *}

# Body – Verschachtelte Modelle { #body-nested-models }

Mit **FastAPI** können Sie (dank Pydantic) beliebig tief verschachtelte Modelle definieren, validieren, dokumentieren und verwenden.

## Listen als Felder { #list-fields }

Sie können ein Attribut als Kindtyp definieren, zum Beispiel eine Python-`list`.

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial001_py310.py hl[12] *}

# Body - İç İçe Modeller { #body-nested-models }

**FastAPI** ile (Pydantic sayesinde) istediğiniz kadar derin iç içe geçmiş modelleri tanımlayabilir, doğrulayabilir, dokümante edebilir ve kullanabilirsiniz.

## List alanları { #list-fields }

Bir attribute’u bir alt tipe sahip olacak şekilde tanımlayabilirsiniz. Örneğin, bir Python `list`:

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial001_py310.py hl[12] *}

# Body - 巢狀模型 { #body-nested-models }

使用 **FastAPI**，你可以定義、驗證、文件化，並使用任意深度的巢狀模型（感謝 Pydantic）。

## 列表欄位 { #list-fields }

你可以將屬性定義為某個子型別。例如，Python 的 `list`：

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial001_py310.py hl[12] *}

這會讓 `tags` 成為一個列表，儘管尚未宣告列表元素的型別。

## 具有型別參數的列表欄位 { #list-fields-with-type-parameter }

不過，Python 有一種專門的方式來宣告具有內部型別（「型別參數」）的列表：

### 宣告帶有型別參數的 `list` { #declare-a-list-with-a-type-parameter }