* OpenAPI *경로 작동*의 응답에 JSON 스키마 추가.
* 자동 생성 문서 시스템에 사용.

하지만 가장 중요한 것은:

* 해당 모델의 출력 데이터 제한. 이것이 얼마나 중요한지 아래에서 볼 것입니다.

/// note | "기술 세부사항"

응답 모델은 함수의 타입 어노테이션 대신 이 매개변수로 선언하는데, 경로 함수가 실제 응답 모델을 반환하지 않고 `dict`, 데이터베이스 객체나 기타 다른 모델을 `response_model`을 사용하여 필드 제한과 직렬화를 수행하고 반환할 수 있기 때문입니다

///

## 동일한 입력 데이터 반환

여기서 우리는 평문 비밀번호를 포함하는 `UserIn` 모델을 선언합니다:

```Python hl_lines="9  11"

## `Response` 매개변수 사용하기

*경로 작동 함수*에서 `Response` 타입의 매개변수를 선언할 수 있습니다.

그런 다음 해당 *임시* 응답 객체에서 쿠키를 설정할 수 있습니다.

```Python hl_lines="1  8-9"
{!../../docs_src/response_cookies/tutorial002.py!}
```

그런 다음 필요한 객체(`dict`, 데이터베이스 모델 등)를 반환할 수 있습니다.

그리고 `response_model`을 선언했다면 반환한 객체를 거르고 변환하는 데 여전히 사용됩니다.

**FastAPI**는 그 *임시* 응답에서 쿠키(또한 헤더 및 상태 코드)를 추출하고, 반환된 값이 포함된 최종 응답에 이를 넣습니다. 이 값은 `response_model`로 걸러지게 됩니다.

Sie schreiben Standard-Python mit Typen:

```Python
from typing import List, Dict
from datetime import date

from pydantic import BaseModel

# Deklarieren Sie eine Variable als ein `str`
# und bekommen Sie Editor-Unterstütung innerhalb der Funktion
def main(user_id: str):
    return user_id

    "name": "Mary",
    "joined": "2018-11-30",
}

my_second_user: User = User(**second_user_data)
```

/// info

`**second_user_data` means:

Pass the keys and values of the `second_user_data` dict directly as key-value arguments, equivalent to: `User(id=4, name="Mary", joined="2018-11-30")`

///

### Editor support

Standart Python'u typelarını belirterek yazıyorsun:

```Python
from typing import List, Dict
from datetime import date

from pydantic import BaseModel

# Değişkeni str olarak belirt
# ve o fonksiyon için harika bir editör desteği al
def main(user_id: str):
    return user_id


# Pydantic modeli

online.help.name.elevateword=elevateword
online.help.name.reqheader=reqheader
online.help.name.dict.synonym=synonym
online.help.name.dict=dict
online.help.name.dict.kuromoji=kuromoji
online.help.name.dict.protwords=protwords
online.help.name.dict.stopwords=stopwords
online.help.name.dict.stemmeroverride=stemmeroverride
online.help.name.dict.mapping=mapping
online.help.name.webconfig=webconfig
online.help.name.searchlist=searchlist

 * WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND,
 * either express or implied. See the License for the specific language
 * governing permissions and limitations under the License.
 */
package org.codelibs.fess.dict.kuromoji;

import org.codelibs.fess.unit.UnitFessTestCase;

public class KuromojiItemTest extends UnitFessTestCase {
    public void test_new1() {

And then you can set cookies in that *temporal* response object.

```Python hl_lines="1  8-9"
{!../../docs_src/response_cookies/tutorial002.py!}
```

And then you can return any object you need, as you normally would (a `dict`, a database model, etc).

And if you declared a `response_model`, it will still be used to filter and convert the object you returned.

        target_url=run_url,
    )

    files = list(use_pr.get_files())
    docs_files = [f for f in files if f.filename.startswith("docs/")]

    deploy_url = settings.deploy_url.rstrip("/")
    lang_links: dict[str, list[str]] = {}
    for f in docs_files:
        match = re.match(r"docs/([^/]+)/docs/(.*)", f.filename)
        if not match:
            continue
        lang = match.group(1)
        path = match.group(2)

licenses(["notice"])

exports_files([
    "LICENSE",
    # The leakr files are used by //third_party/cloud_tpu and
    # //third_party/tensorboard/google:copybara_config_test.
    "leakr_badwords.dic",
    "leakr_badfiles.dic",
    "leakr_file_type_recipe.ftrcp",
])

# copybara:comment_begin(oss-only)
TENSORFLOW_API_INIT_FILES_V2 = (
    TENSORFLOW_API_INIT_FILES +
    get_compat_files(TENSORFLOW_API_INIT_FILES, 2) +