{* ../../docs_src/python_types/tutorial003_py310.py hl[1] *}

Como o editor conhece os tipos das variáveis, você não obtém apenas o preenchimento automático, mas também as verificações de erro:

<img src="/img/python-types/image04.png">

Agora você sabe que precisa corrigi-la, convertendo `age` em uma string com `str(age)`:

{* ../../docs_src/python_types/tutorial004_py310.py hl[2] *}

{* ../../docs_src/path_params/tutorial005_py310.py hl[17] *}

#### Obtenha o valor da enumeração { #get-the-enumeration-value }

Você pode obter o valor real (um `str` neste caso) usando `model_name.value`, ou, em geral, `your_enum_member.value`:

{* ../../docs_src/path_params/tutorial005_py310.py hl[20] *}

/// tip | Dica

## Liste von Modellen { #list-of-models }

Auf die gleiche Weise können Sie Responses von Listen von Objekten deklarieren.

Dafür verwenden Sie Pythons Standard-`list`:

{* ../../docs_src/extra_models/tutorial004_py310.py hl[18] *}

## Response mit beliebigem `dict` { #response-with-arbitrary-dict }

{* ../../docs_src/response_directly/tutorial002_py310.py hl[1,18] *}

### `HTMLResponse` { #htmlresponse }

Принимает текст или байты и возвращает HTML-ответ, как описано выше.

### `PlainTextResponse` { #plaintextresponse }

Принимает текст или байты и возвращает ответ в виде простого текста.

{* ../../docs_src/custom_response/tutorial005_py310.py hl[2,7,9] *}

### `JSONResponse` { #jsonresponse }

{* ../../docs_src/response_directly/tutorial002_py310.py hl[1,18] *}

### `HTMLResponse` { #htmlresponse }

Приймає текст або байти та повертає HTML-відповідь, як описано вище.

### `PlainTextResponse` { #plaintextresponse }

Приймає текст або байти та повертає відповідь звичайним текстом.

{* ../../docs_src/custom_response/tutorial005_py310.py hl[2,7,9] *}

### `JSONResponse` { #jsonresponse }

```

Puedes usar esa técnica para reutilizar algunos responses predefinidos en tus *path operations* y combinarlos con otros personalizados adicionales.

Por ejemplo:

{* ../../docs_src/additional_responses/tutorial004_py310.py hl[11:15,24] *}

## Más información sobre responses OpenAPI { #more-information-about-openapi-responses }

Zum Beispiel:

{* ../../docs_src/additional_responses/tutorial004_py310.py hl[11:15,24] *}

## Weitere Informationen zu OpenAPI-Responses { #more-information-about-openapi-responses }

{* ../../docs_src/python_types/tutorial003_py310.py hl[1] *}

Comme l'éditeur connaît les types des variables, vous n'obtenez pas seulement l'autocomplétion, vous obtenez aussi des vérifications d'erreurs :

<img src="/img/python-types/image04.png">

Vous savez maintenant qu'il faut corriger, convertir `age` en chaîne avec `str(age)` :

{* ../../docs_src/python_types/tutorial004_py310.py hl[2] *}

相反，我们可以创建一个包含明文密码的输入模型和一个不包含它的输出模型：

{* ../../docs_src/response_model/tutorial003_py310.py hl[9,11,16] *}

这里，即使我们的*路径操作函数*返回的是包含密码的同一个输入用户：

{* ../../docs_src/response_model/tutorial003_py310.py hl[24] *}

……我们仍将 `response_model` 声明为不包含密码的 `UserOut` 模型：

{* ../../docs_src/response_model/tutorial003_py310.py hl[22] *}

因此，**FastAPI** 会负责过滤掉输出模型中未声明的所有数据（使用 Pydantic）。

Commencez par importer la classe `BaseModel` du module `pydantic` :

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

## Créer votre modèle de données { #create-your-data-model }

Déclarez ensuite votre modèle de données en tant que classe qui hérite de `BaseModel`.

Utilisez les types Python standard pour tous les attributs :

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