{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial004_py310.py hl[17:25] *}

Es wird in der interaktiven Dokumentation verwendet:

<img src="/img/tutorial/path-operation-configuration/image02.png">

## Beschreibung der Response { #response-description }

Sie können die Response mit dem Parameter `response_description` beschreiben:

{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial005_py310.py hl[19] *}

/// info | Info

{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial004_py310.py hl[17:25] *}

Он будет использован в интерактивной документации:

<img src="/img/tutorial/path-operation-configuration/image02.png">

## Описание ответа { #response-description }

Вы можете указать описание ответа с помощью параметра `response_description`:

{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial005_py310.py hl[19] *}

{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial004_py310.py hl[17:25] *}

It will be used in the interactive docs:

<img src="/img/tutorial/path-operation-configuration/image02.png">

## Response description { #response-description }

You can specify the response description with the parameter `response_description`:

{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial005_py310.py hl[19] *}

/// info

Für ein Beispiel können wir ein `Image`-Modell definieren.

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial004_py310.py hl[7:9] *}

### Das Kindmodell als Typ verwenden { #use-the-submodel-as-a-type }

Und dann können wir es als Typ eines Attributes verwenden:

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial004_py310.py hl[18] *}

Das würde bedeuten, dass **FastAPI** einen Body wie folgt erwartet:

```JSON
{

Эта часть вполне обычна, большая часть кода вам уже знакома:

{* ../../docs_src/openapi_callbacks/tutorial001_py310.py hl[7:11,34:51] *}

/// tip | Совет

Query-параметр `callback_url` использует тип Pydantic <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/api/networks/" class="external-link" target="_blank">Url</a>.

///

Dieser Teil ist ziemlich normal, der größte Teil des Codes ist Ihnen wahrscheinlich bereits bekannt:

{* ../../docs_src/openapi_callbacks/tutorial001_py310.py hl[7:11,34:51] *}

/// tip | Tipp

Der Query-Parameter `callback_url` verwendet einen Pydantic-<a href="https://docs.pydantic.dev/latest/api/networks/" class="external-link" target="_blank">Url</a>-Typ.

///

Предположим, у вас есть Pydantic‑модель со значениями по умолчанию, как здесь:

{* ../../docs_src/separate_openapi_schemas/tutorial001_py310.py ln[1:7] hl[7] *}

### Модель для входа { #model-for-input }

Если использовать эту модель как входную, как здесь:

{* ../../docs_src/separate_openapi_schemas/tutorial001_py310.py ln[1:15] hl[14] *}

…то поле `description` **не будет обязательным**, потому что у него значение по умолчанию `None`.

///

## Pydantic의 `BaseModel` 임포트

먼저 `pydantic`에서 `BaseModel`를 임포트해야 합니다:

{* ../../docs_src/body/tutorial001_py310.py hl[2] *}

## 여러분의 데이터 모델 만들기

`BaseModel`를 상속받은 클래스로 여러분의 데이터 모델을 선언합니다.

모든 어트리뷰트에 대해 표준 파이썬 타입을 사용합니다:

{* ../../docs_src/body/tutorial001_py310.py hl[5:9] *}

쿼리 매개변수를 선언할 때와 같이, 모델 어트리뷰트가 기본 값을 가지고 있어도 이는 필수가 아닙니다. 그외에는 필수입니다. 그저 `None`을 사용하여 선택적으로 만들 수 있습니다.

Zuerst müssen Sie `BaseModel` von `pydantic` importieren:

{* ../../docs_src/body/tutorial001_py310.py hl[2] *}

## Ihr Datenmodell erstellen { #create-your-data-model }

Dann deklarieren Sie Ihr Datenmodell als eine Klasse, die von `BaseModel` erbt.

Verwenden Sie Standard-Python-Typen für alle Attribute:

{* ../../docs_src/body/tutorial001_py310.py hl[5:9] *}

///

## 导入 Pydantic 的 `BaseModel`

从 `pydantic` 中导入 `BaseModel`：

{* ../../docs_src/body/tutorial001_py310.py hl[2] *}

## 创建数据模型

把数据模型声明为继承 `BaseModel` 的类。

使用 Python 标准类型声明所有属性：

{* ../../docs_src/body/tutorial001_py310.py hl[5:9] *}

与声明查询参数一样，包含默认值的模型属性是可选的，否则就是必选的。默认值为 `None` 的模型属性也是可选的。

例如，上述模型声明如下 JSON **对象**（即 Python **字典**）：

```JSON
{