{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial002_py310.py hl[1,6:12,18] *}

Этот dataclass будет автоматически преобразован в Pydantic dataclass.

Таким образом, его схема появится в интерфейсе документации API:

<img src="/img/tutorial/dataclasses/image01.png">

## Dataclasses во вложенных структурах данных { #dataclasses-in-nested-data-structures }

///

## `response_model` 使用数据类

在 `response_model` 参数中使用 `dataclasses`：

{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial002.py hl[1,7:13,19] *}

本例把数据类自动转换为 Pydantic 数据类。

API 文档中也会显示相关概图：

<img src="/img/tutorial/dataclasses/image01.png">

## 在嵌套数据结构中使用数据类

您还可以把 `dataclasses` 与其它类型注解组合在一起，创建嵌套数据结构。

还有一些情况也可以使用 Pydantic 的 `dataclasses`。例如，在 API 文档中显示错误。

本例把标准的 `dataclasses` 直接替换为 `pydantic.dataclasses`：

## Перевірка у документації

Ви можете побачити визначені cookie в інтерфейсі документації за адресою `/docs`:

<div class="screenshot">
<img src="/img/tutorial/cookie-param-models/image01.png">
</div>

/// info | Інформація

        description="Here's a longer description of the custom **OpenAPI** schema",
        routes=app.routes,
    )
    openapi_schema["info"]["x-logo"] = {
        "url": "https://fastapi.tiangolo.com/img/logo-margin/logo-teal.png"
    }
    app.openapi_schema = openapi_schema
    return app.openapi_schema

### Beispiel in der Dokumentations-Benutzeroberfläche { #example-in-the-docs-ui }

Mit jeder der oben genannten Methoden würde es in `/docs` so aussehen:

<img src="/img/tutorial/body-fields/image01.png">

### `Body` mit mehreren `examples` { #body-with-multiple-examples }

Sie können natürlich auch mehrere `examples` übergeben:

///

これは:

* レスポンスでステータスコードを返します。
* OpenAPIスキーマ（およびユーザーインターフェース）に以下のように文書化します:

<img src="https://fastapi.tiangolo.com/img/tutorial/response-status-code/image01.png">

/// note | 備考

いくつかのレスポンスコード（次のセクションを参照）は、レスポンスにボディがないことを示しています。

FastAPIはこれを知っていて、レスポンスボディがないというOpenAPIドキュメントを生成します。

///

## HTTPステータスコードについて

<div align="center">
  <img src="https://www.tensorflow.org/images/tf_logo_horizontal.png">
</div>

[![Python](https://img.shields.io/pypi/pyversions/tensorflow.svg)](https://badge.fury.io/py/tensorflow)
[![PyPI](https://badge.fury.io/py/tensorflow.svg)](https://badge.fury.io/py/tensorflow)
[![DOI](https://zenodo.org/badge/DOI/10.5281/zenodo.4724125.svg)](https://doi.org/10.5281/zenodo.4724125)

{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial003_an_py310.py hl[22:29] *}

### Пример в UI документации { #example-in-the-docs-ui }

С любым из перечисленных выше методов это будет выглядеть так в `/docs`:

<img src="/img/tutorial/body-fields/image01.png">

### `Body` с несколькими `examples` { #body-with-multiple-examples }

Конечно, вы можете передать и несколько `examples`:

因此，**FastAPI** 将会负责过滤掉未在输出模型中声明的所有数据（使用 Pydantic）。

## 在文档中查看

当你查看自动化文档时，你可以检查输入模型和输出模型是否都具有自己的 JSON Schema：

<img src="https://fastapi.tiangolo.com/img/tutorial/response-model/image01.png">

并且两种模型都将在交互式 API 文档中使用：

<img src="https://fastapi.tiangolo.com/img/tutorial/response-model/image02.png">

## 响应模型编码参数

你的响应模型可以具有默认值，例如：

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

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