///

`response_model` recebe o mesmo tipo que você declararia para um campo de modelo Pydantic, então, pode ser um modelo Pydantic, mas também pode ser, por exemplo, uma `list` de modelos Pydantic, como `List[Item]`.

O FastAPI usará este `response_model` para fazer toda a documentação de dados, validação, etc. e também para **converter e filtrar os dados de saída** para sua declaração de tipo.

/// tip | Dica

- Azure: Skip "instance not found" error for LB backend address pools ([#111428](https://github.com/kubernetes/kubernetes/pull/111428), [@lzhecheng](https://github.com/lzhecheng)) [SIG Cloud Provider]
- Fix list cost estimation in Priority and Fairness for list requests with metadata.name specified. ([#112557](https://github.com/kubernetes/kubernetes/pull/112557), [@marseel](https://github.com/marseel)) [SIG API Machinery]

        @Override
        public java.util.List<jakarta.mail.Address> getSavedReplyToList() {
            return java.util.Collections.emptyList();
        }

        @Override
        public java.util.List<jakarta.mail.Address> getSavedBccList() {
            return java.util.Collections.emptyList();
        }

        @Override
        public java.util.List<jakarta.mail.Address> getSavedCcList() {

Par exemple, si le client tente d'envoyer un cookie `santa_tracker` avec la valeur `good-list-please`, il recevra une **réponse d'erreur** lui indiquant que le `santa_tracker` <dfn title="Le Père Noël désapprouve le manque de cookies. 🎅 D'accord, plus de blagues de cookies.">le cookie n'est pas autorisé</dfn> :

```json
{

## 스코프를 포함한 JWT 토큰 { #jwt-token-with-scopes }

이제 토큰 *경로 처리*를 수정해, 요청된 스코프를 반환하도록 합니다.

여전히 동일한 `OAuth2PasswordRequestForm`을 사용합니다. 여기에는 요청에서 받은 각 스코프를 담는 `scopes` 속성이 있으며, 타입은 `str`의 `list`입니다.

그리고 JWT 토큰의 일부로 스코프를 반환합니다.

/// danger | 위험

단순화를 위해, 여기서는 요청으로 받은 스코프를 그대로 토큰에 추가하고 있습니다.

하지만 실제 애플리케이션에서는 보안을 위해, 사용자가 실제로 가질 수 있는 스코프만(또는 미리 정의한 것만) 추가하도록 반드시 확인해야 합니다.

///

    * JSON。
    * 路徑參數。
    * 查詢參數。
    * Cookies。
    * 標頭。
    * 表單。
    * 檔案。
* 輸出資料的 <dfn title="也稱為：序列化、解析、封送">轉換</dfn>：從 Python 資料與型別轉換為網路資料（JSON）：
    * 轉換 Python 型別（`str`、`int`、`float`、`bool`、`list` 等）。
    * `datetime` 物件。
    * `UUID` 物件。
    * 資料庫模型。
    * ...還有更多。
* 自動生成的互動式 API 文件，包含 2 種替代的使用者介面：
    * Swagger UI。
    * ReDoc。

---

回到前面的程式碼範例，**FastAPI** 會：

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()


class Item(BaseModel):
    name: str
    description: str | None = None
    price: float
    tax: float = 10.5
    tags: list[str] = []


items = {
    "foo": {"name": "Foo", "price": 50.2},
    "bar": {"name": "Bar", "description": "The bartenders", "price": 62, "tax": 20.2},

app = FastAPI()


class JsonApiResponse(JSONResponse):
    media_type = "application/vnd.api+json"


class Error(BaseModel):
    status: str
    title: str


class JsonApiError(BaseModel):
    errors: list[Error]


@app.get(
    "/a/{id}",
    response_class=JsonApiResponse,
    responses={422: {"description": "Error", "model": JsonApiError}},
)
async def a(id):
    pass  # pragma: no cover

通过 `response_model` 的声明，我们让 **FastAPI** 按照它自己的方式处理，而不会干扰类型注解以及编辑器和其他工具提供的帮助。

///

### 使用 `HeroPublic` 读取 Hero { #read-heroes-with-heropublic }

我们可以像之前一样**读取** `Hero`，同样，使用 `response_model=list[HeroPublic]` 确保正确地验证和序列化数据。

{* ../../docs_src/sql_databases/tutorial002_an_py310.py ln[65:72] hl[65] *}

### 使用 `HeroPublic` 读取单个 Hero { #read-one-hero-with-heropublic }

我们可以**读取**单个 hero：

	"testing"
	"time"
)

type testError struct{ error }

type fileOps []any // []T where T is (string | int64)

// testFile is an io.ReadWriteSeeker where the IO operations performed
// on it must match the list of operations in ops.
type testFile struct {
	ops fileOps
	pos int64
}

func (f *testFile) Read(b []byte) (int, error) {
	if len(b) == 0 {
		return 0, nil
	}
	if len(f.ops) == 0 {
		return 0, io.EOF