}


def generate_encoders_by_class_tuples(
    type_encoder_map: Dict[Any, Callable[[Any], Any]],
) -> Dict[Callable[[Any], Any], Tuple[Any, ...]]:
    encoders_by_class_tuples: Dict[Callable[[Any], Any], Tuple[Any, ...]] = defaultdict(
        tuple
    )
    for type_, encoder in type_encoder_map.items():
        encoders_by_class_tuples[encoder] += (type_,)
    return encoders_by_class_tuples

タイプがなければ、それはほぼ不可能です。

変数`item`はリスト`items`の要素の一つであることに注意してください。

それでも、エディタはそれが`str`であることを知っていて、そのためのサポートを提供しています。

#### `Tuple` と `Set`

`tuple`と`set`の宣言も同様です:

```Python hl_lines="1 4"
{!../../../docs_src/python_types/tutorial007.py!}
```

つまり:

* 変数`items_t`は`int`、`int`、`str`の3つの項目を持つ`tuple`です

* 変数`items_s`はそれぞれの項目が`bytes`型である`set`です。

#### `Dict`

`dict`を宣言するためには、カンマ区切りで2つの型パラメータを渡します。

    dependentSchemas: Optional[Dict[str, "SchemaOrBool"]] = None
    prefixItems: Optional[List["SchemaOrBool"]] = None
    # TODO: uncomment and remove below when deprecating Pydantic v1
    # It generales a list of schemas for tuples, before prefixItems was available
    # items: Optional["SchemaOrBool"] = None
    items: Optional[Union["SchemaOrBool", List["SchemaOrBool"]]] = None
    contains: Optional["SchemaOrBool"] = None

### typingの`List`をインポート

まず、Pythonの標準の`typing`モジュールから`List`をインポートします:

```Python hl_lines="1"
{!../../../docs_src/body_nested_models/tutorial002.py!}
```

### タイプパラメータを持つ`List`の宣言

`list`や`dict`、`tuple`のようなタイプパラメータ（内部の型）を持つ型を宣言するには:

* `typing`モジュールからそれらをインストールします。
* 角括弧（`[`と`]`）を使って「タイプパラメータ」として内部の型を渡します:

```Python
from typing import List

my_list: List[str]
```

型宣言の標準的なPythonの構文はこれだけです。

### 从 typing 导入 `List`

首先，从 Python 的标准库 `typing` 模块中导入 `List`：

```Python hl_lines="1"
{!> ../../../docs_src/body_nested_models/tutorial002.py!}
```

### 声明具有子类型的 List

要声明具有子类型的类型，例如 `list`、`dict`、`tuple`：

* 从 `typing` 模块导入它们
* 使用方括号 `[` 和 `]` 将子类型作为「类型参数」传入

```Python
from typing import List

my_list: List[str]
```

这完全是用于类型声明的标准 Python 语法。

对具有子类型的模型属性也使用相同的标准语法。

El editor aún sabe que es un `str` y provee soporte para ello.

#### Tuples y Sets

Harías lo mismo para declarar `tuple`s y `set`s:

```Python hl_lines="1  4"
{!../../../docs_src/python_types/tutorial007.py!}
```

Esto significa:

* La variable `items_t` es un `tuple` con 3 ítems, un `int`, otro `int`, y un `str`.

```Python hl_lines="1"
{!> ../../../docs_src/body_nested_models/tutorial002.py!}
```

### 📣 `list` ⏮️ 🆎 🔢

📣 🆎 👈 ✔️ 🆎 🔢 (🔗 🆎), 💖 `list`, `dict`, `tuple`:

* 🚥 👆 🐍 ⏬ 🔅 🌘 3️⃣.9️⃣, 🗄 👫 🌓 ⏬ ⚪️➡️ `typing` 🕹
* 🚶‍♀️ 🔗 🆎(Ⓜ) "🆎 🔢" ⚙️ ⬜ 🗜: `[` & `]`

🐍 3️⃣.9️⃣ ⚫️ 🔜:

```Python
my_list: list[str]
```

⏬ 🐍 ⏭ 3️⃣.9️⃣, ⚫️ 🔜:

```Python

    Того же самого можно достичь используя `set(["name", "description"])`.

#### Что если использовать `list` вместо `set`?

Если вы забыли про `set` и использовали структуру `list` или `tuple`, FastAPI автоматически преобразует этот объект в `set`, чтобы обеспечить корректную работу:

=== "Python 3.10+"

    ```Python hl_lines="29  35"
    {!> ../../../docs_src/response_model/tutorial006_py310.py!}

from typing import Optional, Tuple


def get_authorization_scheme_param(
    authorization_header_value: Optional[str],
) -> Tuple[str, str]:
    if not authorization_header_value:
        return "", ""
    scheme, _, param = authorization_header_value.partition(" ")

    dependency_overrides_provider: Optional[Any] = None,
    dependency_cache: Optional[Dict[Tuple[Callable[..., Any], Tuple[str]], Any]] = None,
    async_exit_stack: AsyncExitStack,
) -> Tuple[
    Dict[str, Any],
    List[Any],
    Optional[StarletteBackgroundTasks],
    Response,
    Dict[Tuple[Callable[..., Any], Tuple[str]], Any],
]:
    values: Dict[str, Any] = {}
    errors: List[Any] = []