## ドキュメントを見る

自動ドキュメントを見ると、入力モデルと出力モデルがそれぞれ独自のJSON Schemaを持っていることが確認できます。

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

そして、両方のモデルは、対話型のAPIドキュメントに使用されます:

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

## レスポンスモデルのエンコーディングパラメータ

レスポンスモデルにはデフォルト値を設定することができます:

```Python hl_lines="11 13 14"

          | Creator: 	Project.<init>.tasks.javaToolchains()
          | Rules:
             ⤷ copyToTaskContainer
    + model
          | Type:   	org.gradle.api.reporting.model.ModelReport
          | Value:  	task ':model'
          | Creator: 	Project.<init>.tasks.model()
          | Rules:
             ⤷ copyToTaskContainer
    + outgoingVariants

따라서 **FastAPI**는 출력 모델에서 선언하지 않은 모든 데이터를 (Pydantic을 사용하여) 필터링합니다.

## 문서에서 보기

자동 생성 문서를 보면 입력 모델과 출력 모델이 각자의 JSON 스키마를 가지고 있음을 확인할 수 있습니다:

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

그리고 두 모델 모두 대화형 API 문서에 사용됩니다:

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

## 응답 모델 인코딩 매개변수

응답 모델은 아래와 같이 기본값을 가질 수 있습니다:

```Python hl_lines="11  13-14"
{!../../../docs_src/response_model/tutorial004.py!}
```

  under the License.
*#
#parse ( "common.vm" )
#
#set ( $package = "${packageModelV3}" )
#
#set ( $root = $model.getClass( $model.getRoot($version), $version ) )
#
#set ( $allClasses = [] )
#foreach ( $class in $model.allClasses )
  #if ( $class.name != "InputLocation" && $class.name != "InputSource" )
    #set ( $dummy = $allClasses.add( $class ) )
  #end
#end

# tag::cli[]
# gradle model
# end::cli[]
executable: gradle
args: model
expected-output-file: basicRuleSourcePlugin-model-task.out

          | Creator: 	Project.<init>.tasks.javaToolchains()
          | Rules:
             ⤷ copyToTaskContainer
    + model
          | Type:   	org.gradle.api.reporting.model.ModelReport
          | Value:  	task ':model'
          | Creator: 	Project.<init>.tasks.model()
          | Rules:
             ⤷ copyToTaskContainer
    + outgoingVariants

component-model-gradle.png...

## 👀 ⚫️ 🩺

🕐❔ 👆 👀 🏧 🩺, 👆 💪 ✅ 👈 🔢 🏷 & 🔢 🏷 🔜 👯‍♂️ ✔️ 👫 👍 🎻 🔗:

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

&amp; 👯‍♂️ 🏷 🔜 ⚙️ 🎓 🛠️ 🧾:

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

## 🎏 📨 🆎 ✍

📤 5️⃣📆 💼 🌐❔ 👆 📨 🕳 👈 🚫 ☑ Pydantic 🏑 &amp; 👆 ✍ ⚫️ 🔢, 🕴 🤚 🐕‍🦺 🚚 🏭 (👨‍🎨, ✍, ♒️).

### 📨 📨 🔗

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

И также обе модели будут использованы в интерактивной документации API:

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

## Другие аннотации типов

John Howard <******@****.***> 1716996669 -0700