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

### Declare a `List` com um parâmetro de tipo

Para declarar tipos que têm parâmetros de tipo(tipos internos), como `list`, `dict`, `tuple`:

* Importe os do modulo `typing`
* Passe o(s) tipo(s) interno(s) como "parâmetros de tipo" usando colchetes: `[` e `]`

```Python
from typing import List

my_list: List[str]
```

{!../../../docs_src/response_model/tutorial005.py!}
```

!!! tip "팁"
    문법 `{"name", "description"}`은 두 값을 갖는 `set`을 만듭니다.

    이는 `set(["name", "description"])`과 동일합니다.

#### `set` 대신 `list` 사용하기

`list` 또는 `tuple` 대신 `set`을 사용하는 법을 잊었더라도, FastAPI는 `set`으로 변환하고 정상적으로 작동합니다:

```Python hl_lines="31  37"
{!../../../docs_src/response_model/tutorial006.py!}
```

## 요약

{!> ../../../docs_src/body_nested_models/tutorial002.py!}
```

### Объявление `list` с указанием типов для вложенных элементов

Объявление типов для элементов (внутренних типов) вложенных в такие типы как `list`, `dict`, `tuple`:

* Если у вас Python версии ниже чем 3.9, импортируйте их аналог из модуля `typing`
* Передайте внутренний(ие) тип(ы) как "параметры типа", используя квадратные скобки: `[` и `]`

В Python версии 3.9 это будет выглядеть так:

### typing의 `List` 임포트

먼저, 파이썬 표준 `typing` 모듈에서 `List`를 임포트합니다:

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

### 타입 매개변수로 `List` 선언

`list`, `dict`, `tuple`과 같은 타입 매개변수(내부 타입)를 갖는 타입을 선언하려면:

* `typing` 모듈에서 임포트
* 대괄호를 사용하여 "타입 매개변수"로 내부 타입 전달: `[` 및 `]`

```Python
from typing import List

my_list: List[str]
```

이 모든 것은 타입 선언을 위한 표준 파이썬 문법입니다.

  // are executed asynchronously this must outlive the queued op, so it can't be
  // function-local to Execute.
  mutable std::unique_ptr<CancellationManager> default_cancellation_manager_;
};

// Contains a tuple of tensors, one on each of the `underlying_devices_` of the
// ParallelDevice.
class ParallelTensor {
 public:
  // Construct a ParallelTensor from TensorHandles placed on the component

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

### Eine `list`e mit einem Typ-Parameter deklarieren

Um Typen wie `list`, `dict`, `tuple` mit inneren Typ-Parametern (inneren Typen) zu deklarieren:

* Wenn Sie eine Python-Version kleiner als 3.9 verwenden, importieren Sie das Äquivalent zum entsprechenden Typ vom `typing`-Modul

```

!!! tip
    `{"name", "description"}` 语法创建一个具有这两个值的 `set`。

    等同于 `set(["name", "description"])`。

#### 使用 `list` 而不是 `set`

如果你忘记使用 `set` 而是使用 `list` 或 `tuple`，FastAPI 仍会将其转换为 `set` 并且正常工作：

```Python hl_lines="31  37"
{!../../../docs_src/response_model/tutorial006.py!}
```

## 总结

使用*路径操作装饰器*的 `response_model` 参数来定义响应模型，特别是确保私有数据被过滤掉。

   *
   * <pre>{@code
   * for (B b0 : sets.get(0)) {
   *   for (B b1 : sets.get(1)) {
   *     ...
   *     ImmutableList<B> tuple = ImmutableList.of(b0, b1, ...);
   *     // operate on tuple
   *   }
   * }
   * }</pre>
   *
   * <p>Note that if any input set is empty, the Cartesian product will also be empty. If no sets at

                     absl::Span<AbstractTensorHandle*> outputs) {
  return ops::DivNoNan(ctx, inputs[0], inputs[1], &outputs[0], "DivNoNan");
}

class CppGradients
    : public ::testing::TestWithParam<std::tuple<const char*, bool, bool>> {
 protected:
  void SetUp() override {
    TF_StatusPtr status(TF_NewStatus());
    TF_SetTracingImplementation(std::get<0>(GetParam()), status.get());

### 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。