ALGORITHM = "HS256"
ACCESS_TOKEN_EXPIRE_MINUTES = 30


fake_users_db = {
    "johndoe": {
        "username": "johndoe",
        "full_name": "John Doe",
        "email": "johndoe@example.com",
        "hashed_password": "$2b$12$EixZaYVK1fsbw1ZfbX3OXePaWxn96p36WQoeG6Lruj3vjPGga31lW",
        "disabled": False,
    }
}


class Token(BaseModel):
    access_token: str
    token_type: str

ALGORITHM = "HS256"
ACCESS_TOKEN_EXPIRE_MINUTES = 30


fake_users_db = {
    "johndoe": {
        "username": "johndoe",
        "full_name": "John Doe",
        "email": "johndoe@example.com",
        "hashed_password": "$2b$12$EixZaYVK1fsbw1ZfbX3OXePaWxn96p36WQoeG6Lruj3vjPGga31lW",
        "disabled": False,
    }
}


class Token(BaseModel):
    access_token: str
    token_type: str

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：

```Python hl_lines="11  13-14"

```Python hl_lines="11"
{!../../../docs_src/handling_errors/tutorial001.py!}
```

### 📉 📨

🚥 👩‍💻 📨 `http://example.com/items/foo` ( `item_id` `"foo"`), 👈 👩‍💻 🔜 📨 🇺🇸🔍 👔 📟 2️⃣0️⃣0️⃣, & 🎻 📨:

```JSON
{
  "item": "The Foo Wrestlers"
}
```

✋️ 🚥 👩‍💻 📨 `http://example.com/items/bar` (🚫-🚫 `item_id` `"bar"`), 👈 👩‍💻 🔜 📨 🇺🇸🔍 👔 📟 4️⃣0️⃣4️⃣ ("🚫 🔎" ❌), & 🎻 📨:

```JSON
{

# フォームデータ

JSONの代わりにフィールドを受け取る場合は、`Form`を使用します。

!!! info "情報"
    フォームを使うためには、まず<a href="https://github.com/Kludex/python-multipart" class="external-link" target="_blank">`python-multipart`</a>をインストールします。

    たとえば、`pip install python-multipart`のように。

## `Form`のインポート

`fastapi`から`Form`をインポートします:

```Python hl_lines="1"
{!../../../docs_src/request_forms/tutorial001.py!}
```

## `Form`のパラメータの定義

## 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:

```Python hl_lines="11 13 14"

# 📨 📁

👆 💪 🔬 📁 📂 👩‍💻 ⚙️ `File`.

!!! info
    📨 📂 📁, 🥇 ❎ <a href="https://github.com/Kludex/python-multipart" class="external-link" target="_blank">`python-multipart`</a>.

    🤶 Ⓜ. `pip install python-multipart`.

    👉 ↩️ 📂 📁 📨 "📨 💽".

## 🗄 `File`

🗄 `File` &amp; `UploadFile` ⚪️➡️ `fastapi`:

```Python hl_lines="1"
{!../../../docs_src/request_files/tutorial001.py!}
```

## 🔬 `File` 🔢

    Notice that the path parameter is declared to be an integer.

## Standards-based benefits, alternative documentation

And because the generated schema is from the <a href="https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/blob/master/versions/3.1.0.md" class="external-link" target="_blank">OpenAPI</a> standard, there are many compatible tools.

<img src="/img/tutorial/path-params/image01.png">

!!! check "检查"

    还是使用 Python 类型声明，**FastAPI** 提供了（集成 Swagger UI 的）API 文档。

    注意，路径参数的类型是整数。

## 基于标准的好处，备选文档

**FastAPI** 使用 <a href="https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/blob/master/versions/3.0.2.md" class="external-link" target="_blank">OpenAPI</a> 生成概图，所以能兼容很多工具。

## Caso de uso

Vamos iniciar com um exemplo de **caso de uso** e então ver como resolvê-lo com isso.

Vamos imaginar que você tem alguns **modelos de _machine learning_** que deseja usar para lidar com as requisições. 🤖

Os mesmos modelos são compartilhados entre as requisições, então não é um modelo por requisição, ou um por usuário ou algo parecido.