{* ../../docs_src/encoder/tutorial001.py hl[5,22] *}

この例では、Pydanticモデルを`dict`に、`datetime`を`str`に変換します。

呼び出した結果は、Pythonの標準の<a href="https://docs.python.org/3/library/json.html#json.dumps" class="external-link" target="_blank">`json.dumps()`</a>でエンコードできるものです。

これはJSON形式のデータを含む大きな`str`を（文字列として）返しません。JSONと互換性のある値とサブの値を持つPython標準のデータ構造（例：`dict`）を返します。

/// note | 備考

`jsonable_encoder`は実際には **FastAPI** が内部的にデータを変換するために使用します。しかしこれは他の多くのシナリオで有用です。

由于我们必须用 `Query(default=None)` 替换默认值 `None`，`Query` 的第一个参数同样也是用于定义默认值。

所以：

```Python
q: Union[str, None] = Query(default=None)
```

...使得参数可选，等同于：

```Python
q: str = None
```

但是 `Query` 显式地将其声明为查询参数。

然后，我们可以将更多的参数传递给 `Query`。在本例中，适用于字符串的 `max_length` 参数：

```Python
q: Union[str, None] = Query(default=None, max_length=50)
```

Los "Context Managers" son aquellos objetos de Python que puedes usar en una declaración `with`.

Por ejemplo, <a href="https://docs.python.org/3/tutorial/inputoutput.html#reading-and-writing-files" class="external-link" target="_blank">puedes usar `with` para leer un archivo</a>:

```Python
with open("./somefile.txt") as f:
    contents = f.read()
    print(contents)
```

`@lru_cache` faz parte de `functools`, que faz parte da biblioteca padrão do Python; você pode ler mais sobre isso na <a href="https://docs.python.org/3/library/functools.html#functools.lru_cache" class="external-link" target="_blank">documentação do Python para `@lru_cache`</a>.

## Recapitulando { #recap }

![ReDoc](https://fastapi.tiangolo.com/img/index/index-06-redoc-02.png)

### 現代的なPython

FastAPIの機能はすべて、標準のPython 3.8型宣言に基づいています（Pydanticの功績）。新しい構文はありません。ただの現代的な標準のPythonです。

（FastAPIを使用しない場合でも）Pythonの型の使用方法について簡単な復習が必要な場合は、短いチュートリアル（[Python Types](python-types.md){.internal-link target=_blank}）を参照してください。

型を使用した標準的なPythonを記述します:

```Python
from datetime import date

from pydantic import BaseModel

/// warning | Atenção

Além disso, a equipe do Pydantic interrompeu o suporte ao Pydantic v1 para as versões mais recentes do Python, a partir do **Python 3.14**.

Se quiser usar as funcionalidades mais recentes do Python, você precisará garantir que usa o Pydantic v2.

///

## `async` et `await`

Les versions modernes de Python ont une manière très intuitive de définir le code asynchrone, tout en gardant une apparence de code "séquentiel" classique en laissant Python faire l'attente pour vous au bon moment.

Pour une opération qui nécessite de l'attente avant de donner un résultat et qui supporte ces nouvelles fonctionnalités Python, vous pouvez l'utiliser comme tel :

```Python
burgers = await get_burgers(2)
```

使用 **FastAPI**，你可以定义、校验、记录文档并使用任意深度嵌套的模型（归功于Pydantic）。

## List 字段

你可以将一个属性定义为拥有子元素的类型。例如 Python `list`：

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial001_py310.py hl[12] *}

这将使 `tags` 成为一个由元素组成的列表。不过它没有声明每个元素的类型。

## 具有子类型的 List 字段

但是 Python 有一种特定的方法来声明具有子类型的列表：

### 从 typing 导入 `List`

首先，从 Python 的标准库 `typing` 模块中导入 `List`：

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial002.py hl[1] *}

As, by default, singular values are interpreted as query parameters, you don't have to explicitly add a `Query`, you can just do:

```Python
q: Union[str, None] = None
```

Or in Python 3.10 and above:

```Python
q: str | None = None
```

For example:

{* ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial004_an_py310.py hl[28] *}


/// info

Da einfache Werte standardmäßig als Query-Parameter interpretiert werden, müssen Sie `Query` nicht explizit hinzufügen, Sie können einfach schreiben:

```Python
q: Union[str, None] = None
```

Oder in Python 3.10 und darüber:

```Python
q: str | None = None
```

Zum Beispiel:

{* ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial004_an_py310.py hl[28] *}

/// info | Info