Wenn Sie eine **FastAPI** *Pfadoperation* erstellen, können Sie normalerweise beliebige Daten davon zurückgeben: ein `dict`, eine `list`, ein Pydantic-Modell, ein Datenbankmodell, usw.

Wenn Sie ein [Responsemodell](../tutorial/response-model.md) deklarieren, wird FastAPI es verwenden, um die Daten mithilfe von Pydantic nach JSON zu serialisieren.

E então no nosso código, nós analisamos o conteúdo YAML diretamente e, em seguida, estamos usando novamente o mesmo modelo Pydantic para validar o conteúdo YAML:

{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial007_py310.py hl[24:31] *}

/// tip | Dica

Aqui reutilizamos o mesmo modelo do Pydantic.

Mas da mesma forma, nós poderíamos ter validado de alguma outra forma.

### 文件中的輸入模型 { #input-model-in-docs }

你可以在文件中確認，`description` 欄位沒有紅色星號，表示不是必填：

<div class="screenshot">
<img src="/img/tutorial/separate-openapi-schemas/image01.png">
</div>

### 輸出用模型 { #model-for-output }

但如果你把同一個模型用作輸出，如下所示：

{* ../../docs_src/separate_openapi_schemas/tutorial001_py310.py hl[19] *}

...由於 `description` 有預設值，就算你沒有為該欄位回傳任何內容，它仍會有那個預設值。

### 輸出回應資料的模型 { #model-for-output-response-data }

事实上，在某些情况下，对于同一个 Pydantic 模型，OpenAPI 中会根据是否带有**默认值**，为输入和输出分别生成**两个 JSON Schema**。

我们来看看它如何工作，以及在需要时如何修改。

## 用于输入和输出的 Pydantic 模型 { #pydantic-models-for-input-and-output }

假设你有一个带有默认值的 Pydantic 模型，例如：

{* ../../docs_src/separate_openapi_schemas/tutorial001_py310.py ln[1:7] hl[7] *}

### 输入用的模型 { #model-for-input }

如果你像下面这样把该模型用作输入：

{* ../../docs_src/separate_openapi_schemas/tutorial001_py310.py ln[1:15] hl[14] *}

{* ../../docs_src/body/tutorial001_py310.py hl[2] *}

## Crie seu modelo de dados { #create-your-data-model }

Então você declara seu modelo de dados como uma classe que herda `BaseModel`.

Utilize os tipos Python padrão para todos os atributos:

{* ../../docs_src/body/tutorial001_py310.py hl[5:9] *}

        public XmlReaderRequestBuilder strict(boolean strict) {
            this.strict = strict;
            return this;
        }

        public XmlReaderRequestBuilder modelId(String modelId) {
            this.modelId = modelId;
            return this;
        }

        public XmlReaderRequestBuilder location(String location) {
            this.location = location;
            return this;
        }

* el evento de lifespan

* el manejador
* el manejador de eventos
* el manejador de excepciones
* manejar

* el modelo
* el modelo de Pydantic
* el modelo de datos
* el modelo de base de datos
* el modelo de formulario
* el objeto del modelo

* la clase
* la clase base
* la clase padre
* la subclase
* la clase hija
* la clase hermana
* el método de clase

* l’événement de cycle de vie

* le gestionnaire
* le gestionnaire d’événements
* le gestionnaire d’exceptions
* gérer

* le modèle
* le modèle Pydantic
* le modèle de données
* le modèle de base de données
* le modèle de formulaire
* l’objet modèle

* la classe
* la classe de base
* la classe parente
* la sous-classe
* la classe enfant
* la classe sœur
* la méthode de classe

---> 100%
```

</div>

## Die App mit einem einzelnen Modell erstellen { #create-the-app-with-a-single-model }

Wir erstellen zuerst die einfachste erste Version der App mit einem einzigen **SQLModel**-Modell.

Später werden wir sie verbessern, indem wir unter der Haube **mehrere Modelle** verwenden, um Sicherheit und Vielseitigkeit zu erhöhen. 🤓

### Modelle erstellen { #create-models }

///

## Declarar atributos del modelo { #declare-model-attributes }

Después puedes utilizar `Field` con los atributos del modelo:

{* ../../docs_src/body_fields/tutorial001_an_py310.py hl[11:14] *}

`Field` funciona de la misma manera que `Query`, `Path` y `Body`, tiene todos los mismos parámetros, etc.