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

Será usado en la documentación interactiva:

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

## Descripción del Response { #response-description }

Puedes especificar la descripción del response con el parámetro `response_description`:

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

/// info | Información

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

Ela será usada nas documentações interativas:

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

## Descrição da resposta { #response-description }

Você pode especificar a descrição da resposta com o parâmetro `response_description`:

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

/// info | Informação

Primero, necesitas importar `BaseModel` de `pydantic`:

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

## Crea tu modelo de datos { #create-your-data-model }

Luego, declaras tu modelo de datos como una clase que hereda de `BaseModel`.

Usa tipos estándar de Python para todos los atributos:

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

Первое, что нужно сделать, — импортировать `BaseModel` из пакета `pydantic`:

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

## Создайте модель данных { #create-your-data-model }

Затем опишите свою модель данных как класс, наследующийся от `BaseModel`.

Используйте стандартные типы Python для всех атрибутов:

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

First, you need to import `BaseModel` from `pydantic`:

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

## Create your data model { #create-your-data-model }

Then you declare your data model as a class that inherits from `BaseModel`.

Use standard Python types for all the attributes:

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

所以，我们可以将上面的依赖项 "可依赖对象" `common_parameters` 更改为类 `CommonQueryParams`:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial002_py310.py hl[9:13] *}

注意用于创建类实例的 `__init__` 方法：

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial002_py310.py hl[10] *}

...它与我们以前的 `common_parameters` 具有相同的参数：

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_py310.py hl[6] *}

这些参数就是 **FastAPI** 用来 "处理" 依赖项的。

在两个例子下，都有：

* 一个可选的 `q` 查询参数，是 `str` 类型。

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
{

Primeiro, você precisa importar `BaseModel` do `pydantic`:

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

## Crie seu modelo de dados { #create-your-data-model }

Então você declara seu modelo de dados como uma classe que herda `BaseModel`.

Utilize os tipos Python padrão para todos os atributos:

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

@pytest.fixture(
    name="client",
    params=[
        pytest.param("tutorial002_py39"),
        pytest.param("tutorial002_py310", marks=needs_py310),
        pytest.param("tutorial002_an_py39"),
        pytest.param("tutorial002_an_py310", marks=needs_py310),
        pytest.param("tutorial003_py39"),
        pytest.param("tutorial003_py310", marks=needs_py310),
        pytest.param("tutorial003_an_py39"),