* Pass the internal type(s) as "type parameters" using square brackets: `[` and `]`

In Python 3.9 it would be:

```Python
my_list: list[str]
```

In versions of Python before 3.9, it would be:

```Python
from typing import List

my_list: List[str]
```

That's all standard Python syntax for type declarations.

Use that same standard syntax for model attributes with internal types.

В Python версии 3.9 это будет выглядеть так:

```Python
my_list: list[str]
```

В версиях Python до 3.9 это будет выглядеть так:

```Python
from typing import List

my_list: List[str]
```

Это всё стандартный синтаксис Python для объявления типов.

Используйте этот же стандартный синтаксис для атрибутов модели с внутренними типами.

        bufferIndex += 24;

        String str;
        if (this.unicode) {
            if (fileNameLength > 0 && buffer[bufferIndex + fileNameLength - 1] == '\0'
                    && buffer[bufferIndex + fileNameLength - 2] == '\0') {
                fileNameLength -= 2;
            }
            str = Strings.fromUNIBytes(buffer, bufferIndex, fileNameLength);
        } else {

If it doesn't see an `Authorization` header, or the value doesn't have a `Bearer ` token, it will respond with a 401 status code error (`UNAUTHORIZED`) directly.

You don't even have to check if the token exists to return an error. You can be sure that if your function is executed, it will have a `str` in that token.

You can try it already in the interactive docs:

## 응답 모델 인코딩 매개변수

응답 모델은 아래와 같이 기본값을 가질 수 있습니다:

{* ../../docs_src/response_model/tutorial004.py hl[11,13:14] *}

* `description: Optional[str] = None`은 기본값으로 `None`을 갖습니다.
* `tax: float = 10.5`는 기본값으로 `10.5`를 갖습니다.
* `tags: List[str] = []` 빈 리스트의 기본값으로: `[]`.

그러나 실제로 저장되지 않았을 경우 결과에서 값을 생략하고 싶을 수 있습니다.

예를 들어, NoSQL 데이터베이스에 많은 선택적 속성이 있는 모델이 있지만, 기본값으로 가득 찬 매우 긴 JSON 응답을 보내고 싶지 않습니다.

```Python
from datetime import date
from pydantic import BaseModel

# Оголошення змінної як str
# з підтримкою автодоповнення у редакторі
def main(user_id: str):
    return user_id

# Модель Pydantic
class User(BaseModel):
    id: int
    name: str
    joined: date
```

Приклад використання цієї моделі:

```Python

   *
   * {@snippet :
   * static final Multimap<Character, String> FIRST_LETTER_MULTIMAP =
   *     Stream.of("banana", "apple", "carrot", "asparagus", "cherry")
   *         .collect(toImmutableListMultimap(str -> str.charAt(0), str -> str.substring(1)));
   *
   * // is equivalent to
   *
   * static final Multimap<Character, String> FIRST_LETTER_MULTIMAP =
   *     new ImmutableListMultimap.Builder<Character, String>()

        byte[] buf = new byte[12];
        buf[0] = 0x00;
        buf[1] = 0x02; // count = 512 in little-endian
        resp.readParameterWordsWireFormat(buf, 0);
        String str = resp.toString();
        assertTrue(str.contains("count=512"), "toString should include numeric count");
    }

    @Test
    public void testReturnFromReadParameterWordsWireFormatIs8() {
        // ensure the method returns 8 as claimed

В данном примере она преобразует Pydantic модель в `dict`, а `datetime` - в `str`.

Результатом её вызова является объект, который может быть закодирован с помощью функции из стандартной библиотеки Python – <a href="https://docs.python.org/3/library/json.html#json.dumps" class="external-link" target="_blank">`json.dumps()`</a>.

{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[25] *}

## Den Benutzer holen

`get_current_user` wird eine von uns erstellte (gefakte) Hilfsfunktion verwenden, welche einen Token vom Typ `str` entgegennimmt und unser Pydantic-`User`-Modell zurückgibt: