{!../../../docs_src/body_nested_models/tutorial007.py!}
```

!!! info "정보"
    `Offer`가 선택사항 `Image` 리스트를 차례로 갖는 `Item` 리스트를 어떻게 가지고 있는지 주목하세요

## 순수 리스트의 본문

예상되는 JSON 본문의 최상위 값이 JSON `array`(파이썬 `list`)면, Pydantic 모델에서와 마찬가지로 함수의 매개변수에서 타입을 선언할 수 있습니다:

```Python
images: List[Image]
```

이를 아래처럼:

```Python hl_lines="15"
{!../../../docs_src/body_nested_models/tutorial008.py!}
```

<img src="/img/tutorial/body/image01.png">

Et seront aussi utilisés dans chaque *opération de chemin* de la documentation utilisant ces modèles :

<img src="/img/tutorial/body/image02.png">

## Support de l'éditeur

## Bodys aus reinen Listen

Wenn Sie möchten, dass das äußerste Element des JSON-Bodys ein JSON-`array` (eine Python-`list`e) ist, können Sie den Typ im Funktionsparameter deklarieren, mit der gleichen Syntax wie in Pydantic-Modellen:

```Python
images: List[Image]
```

oder in Python 3.9 und darüber:

```Python
images: list[Image]
```

so wie in:

## Тела с чистыми списками элементов

Если верхний уровень значения тела JSON-объекта представляет собой JSON `array` (в Python - `list`), вы можете объявить тип в параметре функции, так же, как в моделях Pydantic:

```Python
images: List[Image]
```

в Python 3.9 и выше:

```Python
images: list[Image]
```

например так:

        "rock",
        "metal",
        "bar"
    ],
    "images": [
        {
            "url": "http://example.com/baz.jpg",
            "name": "The Foo live"
        },
        {
            "url": "http://example.com/dave.jpg",
            "name": "The Baz"
        }
    ]
}
```

!!! info
    请注意 `images` 键现在具有一组 image 对象是如何发生的。

## 深度嵌套模型

你可以定义任意深度的嵌套模型：

```
# Create bucket named `images` in myminio
mc mb myminio/images
# Add notification configuration on the `images` bucket using the MySQL ARN. The --suffix argument filters events.
mc event add myminio/images arn:minio:sqs::1:postgresql --suffix .jpg
# Print out the notification configuration on the `images` bucket.
mc event list myminio/images
mc event list myminio/images

    ```

!!! info
    👀 ❔ `Offer` ✔️ 📇 `Item`Ⓜ, ❔ 🔄 ✔️ 📦 📇 `Image`Ⓜ

## 💪 😁 📇

🚥 🔝 🎚 💲 🎻 💪 👆 ⌛ 🎻 `array` (🐍 `list`), 👆 💪 📣 🆎 🔢 🔢, 🎏 Pydantic 🏷:

```Python
images: List[Image]
```

⚖️ 🐍 3️⃣.9️⃣ & 🔛:

```Python
images: list[Image]
```

:

=== "🐍 3️⃣.6️⃣ & 🔛"

    ```Python hl_lines="15"

{!../../../docs_src/body_nested_models/tutorial007.py!}
```

!!! info "情報"
    `Offer`は`Item`のリストであり、オプションの`Image`のリストを持っていることに注目してください。

## 純粋なリストのボディ

期待するJSONボディのトップレベルの値がJSON`array`（Pythonの`list`）であれば、Pydanticモデルと同じように、関数のパラメータで型を宣言することができます:

```Python
images: List[Image]
```

以下のように:

```Python hl_lines="15"
{!../../../docs_src/body_nested_models/tutorial008.py!}
```

ARG BASE_DISTRIBUTION=debug

# Version is the base image version from the TLD Makefile
ARG BASE_VERSION=latest
ARG ISTIO_BASE_REGISTRY=gcr.io/istio-release

# The following section is used as base image if BASE_DISTRIBUTION=debug
FROM ${ISTIO_BASE_REGISTRY}/base:${BASE_VERSION} as debug

# The following section is used as base image if BASE_DISTRIBUTION=distroless

<img src="/img/tutorial/body/image01.png">

そして、それらが使われる *パスオペレーション* のそれぞれのAPIドキュメントにも表示されます:

<img src="/img/tutorial/body/image02.png">

## エディターサポート

エディターによる型ヒントと補完が関数内で利用できます (Pydanticモデルではなく `dict` を受け取ると、同じサポートは受けられません):

<img src="/img/tutorial/body/image03.png">

型によるエラーチェックも可能です:

<img src="/img/tutorial/body/image04.png">

これは偶然ではなく、このデザインに基づいてフレームワークが作られています。