Este parâmetro recebe um `dict`, as chaves são os códigos de status para cada retorno, como por exemplo `200`, e os valores são um outro `dict` com a informação de cada um deles.

Cada um desses `dict` de retorno pode ter uma chave `model`, contendo um modelo do Pydantic, assim como o `response_model`.

O **FastAPI** pegará este modelo, gerará o esquema JSON dele e incluirá no local correto do OpenAPI.

				t.Errorf("Test %d: %s: Expected to fail with error \"%s\", but instead failed with error \"%s\" instead.", i+1, instanceType, testCase.expectedError.Error(), actualErr.Error())
			}
		}
		// Test passes as expected, but the output values are verified for correctness here.
		if actualErr == nil && testCase.shouldPass {
			// Asserting whether the md5 output is correct.
			if testCase.inputMd5 != actualInfo.ETag {

E sempre que você enviar esses dados como resposta, mesmo se a fonte tiver duplicatas, eles serão gerados como um conjunto de itens exclusivos.

E também teremos anotações/documentação em conformidade.

## Modelos aninhados

Cada atributo de um modelo Pydantic tem um tipo.

Mas esse tipo pode ser outro modelo Pydantic.

   *       CacheLoader#loadAll bulk loading implementations}
   * </ul>
   *
   * <p><b>Warning:</b> For any given key, every {@code loader} used with it should compute the same
   * value. Otherwise, a call that passes one {@code loader} may return the result of another call
   * with a differently behaving {@code loader}. For example, a call that requests a short timeout

Wenn Sie jedoch **Trio** direkt verwenden möchten, können Sie **Hypercorn** verwenden, da dieses es unterstützt. ✨

### Hypercorn mit Trio installieren

Zuerst müssen Sie Hypercorn mit Trio-Unterstützung installieren:

<div class="termy">

```console
$ pip install "hypercorn[trio]"
---> 100%
```

</div>

### Mit Trio ausführen

    private final AtomicLong changeNotifications = new AtomicLong();
    
    public double getCacheHitRatio() {
        long hits = cacheHits.get();
        long misses = cacheMisses.get();
        long total = hits + misses;
        
        if (total == 0) return 0.0;
        return (double) hits / total;
    }
    
    public void recordCacheHit() { cacheHits.incrementAndGet(); }

Então, esse sistema (nesse caso o **FastAPI**) se encarrega de fazer o que for preciso para fornecer essas dependências para o código ("injetando" as dependências).

Isso é bastante útil quando você precisa:

* Definir uma lógica compartilhada (mesmo formato de código repetidamente).

Por exemplo, o modelo acima declara um JSON "`object`" (ou `dict` no Python) como esse:

```JSON
{
    "name": "Foo",
    "description": "Uma descrição opcional",
    "price": 45.2,
    "tax": 3.5
}
```

...como `description` e `tax` são opcionais (Com um valor padrão de `None`), esse JSON "`object`" também é válido:

```JSON
{
    "name": "Foo",
    "price": 45.2
}
```

Wenn Sie ein dateiähnliches (file-like) Objekt haben (z. B. das von `open()` zurückgegebene Objekt), können Sie eine Generatorfunktion erstellen, um über dieses dateiähnliche Objekt zu iterieren.

Auf diese Weise müssen Sie nicht alles zuerst in den Arbeitsspeicher lesen und können diese Generatorfunktion an `StreamingResponse` übergeben und zurückgeben.

Das umfasst viele Bibliotheken zur Interaktion mit Cloud-Speicher, Videoverarbeitung und anderen.

///

### Die Abhängigkeiten importieren

Der folgende Code befindet sich im Modul `app.routers.items`, also in der Datei `app/routers/items.py`.

Und wir müssen die Abhängigkeitsfunktion aus dem Modul `app.dependencies` importieren, also aus der Datei `app/dependencies.py`.

Daher verwenden wir einen relativen Import mit `..` für die Abhängigkeiten: