Das machen Sie mit modernen Standard-Python-Typen.

Sie müssen keine neue Syntax, Methoden oder Klassen einer bestimmten Bibliothek usw. lernen.

Nur Standard-**Python+**.

Zum Beispiel für ein `int`:

```Python
item_id: int
```

oder für ein komplexeres `Item`-Modell:

```Python
item: Item
```

... und mit dieser einen Deklaration erhalten Sie:

## `async` и `await`

В современных версиях Python разработка асинхронного кода реализована очень интуитивно.
Он выглядит как обычный "последовательный" код и самостоятельно выполняет "ожидание", когда это необходимо.

Если некая операция требует ожидания перед тем, как вернуть результат, и
поддерживает современные возможности Python, код можно написать следующим образом:

```Python
burgers = await get_burgers(2)
```

두 *경로 작업* 모두 `X-Token` 헤더를 요구합니다.

//// tab | Python 3.10+

```Python
{!> ../../docs_src/app_testing/app_b_an_py310/main.py!}
```

////

//// tab | Python 3.9+

```Python
{!> ../../docs_src/app_testing/app_b_an_py39/main.py!}
```

////

//// tab | Python 3.8+

```Python
{!> ../../docs_src/app_testing/app_b_an/main.py!}
```

////

```Python
some_variable: PlaneItem | CarItem
```

Mas se colocarmos isso em `response_model=PlaneItem | CarItem` teríamos um erro, pois o Python tentaria executar uma **operação inválida** entre `PlaneItem` e `CarItem` em vez de interpretar isso como uma anotação de tipo.

## Lista de modelos

Da mesma forma, você pode declarar respostas de listas de objetos.

![ReDoc](https://fastapi.tiangolo.com/img/index/index-06-redoc-02.png)

### Только современный Python

Все эти возможности основаны на стандартных **аннотациях типов Python 3.8** (благодаря Pydantic). Не нужно изучать новый синтаксис. Только лишь стандартный современный Python.

          GITHUB_CONTEXT: ${{ toJson(github) }}
        run: echo "$GITHUB_CONTEXT"
      - uses: actions/checkout@v5
      - name: Set up Python
        uses: actions/setup-python@v5
        with:
          python-version: "3.10"
          # Issue ref: https://github.com/actions/setup-python/issues/436
          # cache: "pip"
          # cache-dependency-path: pyproject.toml
      - name: Install build dependencies

    [`tf.dtypes`](https://www.tensorflow.org/versions/master/api_docs/python/tf/dtypes),
    [`tf.image`](https://www.tensorflow.org/versions/master/api_docs/python/tf/image),
    [`tf.io`](https://www.tensorflow.org/versions/master/api_docs/python/tf/io),
    [`tf.linalg`](https://www.tensorflow.org/versions/master/api_docs/python/tf/linalg),

{* ../../docs_src/path_params/tutorial005.py hl[1,6:9] *}

/// info

<a href="https://docs.python.org/3/library/enum.html" class="external-link" target="_blank">Enumerationen (oder kurz Enums)</a> gibt es in Python seit Version 3.4.

///

/// tip | Tipp

Поэтому, если мы создадим Pydantic-объект `user_in` таким способом:

```Python
user_in = UserIn(username="john", password="secret", email="******@****.***")
```

и затем вызовем:

```Python
user_dict = user_in.dict()
```

то теперь у нас есть `dict` с данными модели в переменной `user_dict` (это `dict` вместо объекта Pydantic-модели).

И если мы вызовем:

```Python
print(user_dict)
```

Anda melakukannya dengan tipe standar moderen Python.

Anda tidak perlu belajar sintaksis, metode, *classs* baru dari *library* tertentu, dll.

Cukup **Python** standar.

Sebagai contoh untuk `int`:

```Python
item_id: int
```

atau untuk model lebih rumit `Item`:

```Python
item: Item
```

...dengan sekali deklarasi anda mendapatkan: