},
        "baz": "simple_include_dict model2 baz",
    }


@app.get(
    "/simple_exclude",
    response_model=Model2,
    response_model_exclude={"ref": {"bar"}},
)
def simple_exclude():
    return Model2(
        ref=Model1(foo="simple_exclude model foo", bar="simple_exclude model bar"),
        baz="simple_exclude model2 baz",
    )


@app.get(
    "/simple_exclude_dict",

Cuando veas la documentación automática, puedes verificar que el modelo de entrada y el modelo de salida tendrán cada uno su propio JSON Schema:

<img src="/img/tutorial/response-model/image01.png">

Y ambos modelos se utilizarán para la documentación interactiva de la API:

<img src="/img/tutorial/response-model/image02.png">

## Otras Anotaciones de Tipos de Retorno { #other-return-type-annotations }

Quando você vê a documentação automática, pode verificar se o modelo de entrada e o modelo de saída terão seus próprios esquemas JSON:

<img src="/img/tutorial/response-model/image01.png">

E ambos os modelos serão usados ​​para a documentação interativa da API:

<img src="/img/tutorial/response-model/image02.png">

## Outras anotações de tipo de retorno { #other-return-type-annotations }

            return name

    async def get_model_c() -> ModelC:
        return ModelC(username="test-user", password="test-password")

    @app.get("/model/{name}", response_model=ModelA)
    async def get_model_a(name: str, model_c=Depends(get_model_c)):
        return {
            "name": name,
            "description": "model-a-desc",
            "foo": model_c,
            "tags": {"key1": "value1", "key2": "value2"},
        }

 * string is not human readable, but can be used with classes like [InetAddress] to establish
 * connections.
 *
 * ## Why another URL model?
 *
 * Java includes both [java.net.URL][URL] and [java.net.URI][URI]. We offer a new URL
 * model to address problems that the others don't.
 *
 * ### Different URLs should be different
 *

Stellen wir uns vor, dass das Laden des Modells **eine ganze Weile dauern** kann, da viele **Daten von der Festplatte** gelesen werden müssen. Sie möchten das also nicht für jeden Request tun.

## `response_model`-Parameter { #response-model-parameter }

Es gibt Fälle, da möchten oder müssen Sie Daten zurückgeben, die nicht genau dem entsprechen, was der Typ deklariert.

from fastapi import FastAPI
from fastapi.testclient import TestClient
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()


class Model(BaseModel):
    pass


class Model2(BaseModel):
    a: Model


class Model3(BaseModel):
    c: Model
    d: Model2


@app.get("/", response_model=Model3)
def f():
    return {"c": {}, "d": {"a": {}}}


client = TestClient(app)


def test_get_api_route():

Ce qui améliore le support pour les modèles Pydantic avec :

* de l'auto-complétion
* des vérifications de type
* du "refactoring" (ou remaniement de code)
* de la recherche
* de l'inspection

///

## Utilisez le modèle

Dans la fonction, vous pouvez accéder à tous les attributs de l'objet du modèle directement :

{* ../../docs_src/body/tutorial002.py hl[21] *}

{* ../../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] *}