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

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`.

## 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"

### Memory per Process

Now, when the program loads things in memory, for example, a machine learning model in a variable, or the contents of a large file in a variable, all that **consumes a bit of the memory (RAM)** of the server.

* Automatic data model documentation with <a href="https://json-schema.org/" class="external-link" target="_blank"><strong>JSON Schema</strong></a> (as OpenAPI itself is based on JSON Schema).

Like `item.model_dump(exclude_unset=True)`.

!!! info
    In Pydantic v1 the method was called `.dict()`, it was deprecated (but still supported) in Pydantic v2, and renamed to `.model_dump()`.

    The examples here use `.dict()` for compatibility with Pydantic v1, but you should use `.model_dump()` instead if you can use Pydantic v2.

## Daten filtern – Sicherheit

Um sicherzustellen, dass Sie nicht mehr Daten zurückgeben, als Sie sollten, lesen Sie die Dokumentation unter [Tutorial – Responsemodell – Rückgabetyp](../tutorial/response-model.md){.internal-link target=_blank}.

## Dokumentations-Tags – OpenAPI

!!! info

!!! tip "İpucu"
    Merak ediyorsanız söyleyeyim, "AlexNet", "ResNet" ve "LeNet" isimleri Makine Öğrenmesi <abbr title="Teknik olarak, Derin Öğrenme model mimarileri">modellerini</abbr> temsil eder.

### Bir *Yol Parametresi* Tanımlayalım

Sonrasında, yarattığımız enum sınıfını (`ModelName`) kullanarak tip belirteci aracılığıyla bir *yol parametresi* oluşturalım:

```Python
id = data["id"]
```

⚫️ 🔜 🔄 🤚 ⚫️ ⚪️➡️ 🔢,:

```Python
id = data.id
```

& ⏮️ 👉, Pydantic *🏷* 🔗 ⏮️ 🐜, & 👆 💪 📣 ⚫️ `response_model` ❌ 👆 *➡ 🛠️*.

👆 🔜 💪 📨 💽 🏷 & ⚫️ 🔜 ✍ 💽 ⚪️➡️ ⚫️.

#### 📡 ℹ 🔃 🐜 📳

🇸🇲 & 📚 🎏 🔢 "🙃 🚚".

👈 ⛓, 🖼, 👈 👫 🚫 ☕ 💽 💛 ⚪️➡️ 💽 🚥 👆 🔄 🔐 🔢 👈 🔜 🔌 👈 💽.

🖼, 🔐 🔢 `items`: