Si declaraste un `response_model`, este se continuará usando para filtrar y convertir el objeto que devolviste.

**FastAPI** usará ese response *temporal* para extraer los headers (al igual que las cookies y el status code), además las pondrá en el response final que contendrá el valor retornado y filtrado por algún `response_model`.

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 Introduction
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 Guillaume Nodet
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 2023-11-15
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Maven 4 API - Plugin Descriptor Model

 This is the immutable model for Maven Plugin Descriptor in <<<org.apache.maven.api.plugin.descriptor>>> package.

 The following are generated from this model:

    Wenn Sie jedoch eine Menge Datenklassen herumliegen haben, ist dies ein guter Trick, um sie für eine Web-API mithilfe von FastAPI zu verwenden. 🤓

## Datenklassen als `response_model`

Sie können `dataclasses` auch im Parameter `response_model` verwenden:

```Python hl_lines="1  7-13  19"
{!../../../docs_src/dataclasses/tutorial002.py!}
```

Die Datenklasse wird automatisch in eine Pydantic-Datenklasse konvertiert.

    But if you have a bunch of dataclasses laying around, this is a nice trick to use them to power a web API using FastAPI. 🤓

## Dataclasses in `response_model`

You can also use `dataclasses` in the `response_model` parameter:

```Python hl_lines="1  7-13  19"
{!../../../docs_src/dataclasses/tutorial002.py!}
```

The dataclass will be automatically converted to a Pydantic dataclass.

Und wenn Sie ein `response_model` deklariert haben, wird es weiterhin zum Filtern und Konvertieren des von Ihnen zurückgegebenen Objekts verwendet.

**FastAPI** verwendet diese *vorübergehende* Response, um den Statuscode (auch Cookies und Header) zu extrahieren und fügt diese in die endgültige Response ein, die den von Ihnen zurückgegebenen Wert enthält, gefiltert nach einem beliebigen `response_model`.

Y si declaraste un `response_model`, aún se usará para filtrar y convertir el objeto que retornaste.

**FastAPI** usará esa respuesta *temporal* para extraer el código de estado (también cookies y headers), y los pondrá en la respuesta final que contiene el valor que retornaste, filtrado por cualquier `response_model`.

You could load it at the top level of the module/file, but that would also mean that it would **load the model** even if you are just running a simple automated test, then that test would be **slow** because it would have to wait for the model to load before being able to run an independent part of the code.

## 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

For example, we can define an `Image` model:

=== "Python 3.10+"

    ```Python hl_lines="7-9"

## Réponse supplémentaire avec `model`

Vous pouvez ajouter à votre décorateur de *paramètre de chemin* un paramètre `responses`.

Il prend comme valeur un `dict` dont les clés sont des codes HTTP pour chaque réponse, comme `200`, et la valeur de ces clés sont d'autres `dict` avec des informations pour chacun d'eux.

Chacun de ces `dict` de réponse peut avoir une clé `model`, contenant un modèle Pydantic, tout comme `response_model`.

And if you declared a `response_model`, it will still be used to filter and convert the object you returned.

**FastAPI** will use that *temporal* response to extract the cookies (also headers and status code), and will put them in the final response that contains the value you returned, filtered by any `response_model`.