來看看它如何運作，以及若需要時該如何調整。

## 作為輸入與輸出的 Pydantic 模型 { #pydantic-models-for-input-and-output }

假設你有一個帶有預設值的 Pydantic 模型，如下所示：

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

### 輸入用模型 { #model-for-input }

如果你把這個模型用作輸入，如下所示：

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

...則 `description` 欄位將不是必填。因為它的預設值是 `None`。

我们来看看它如何工作，以及在需要时如何修改。

## 用于输入和输出的 Pydantic 模型 { #pydantic-models-for-input-and-output }

假设你有一个带有默认值的 Pydantic 模型，例如：

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

### 输入用的模型 { #model-for-input }

如果你像下面这样把该模型用作输入：

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

...那么 `description` 字段将**不是必填项**，因为它的默认值是 `None`。

```Python
item: Item = Body(embed=True)
```

so wie in:

{* ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial005_an_py310.py hl[17] *}

In diesem Fall erwartet **FastAPI** einen Body wie:

```JSON hl_lines="2"
{
    "item": {
        "name": "Foo",
        "description": "The pretender",
        "price": 42.0,

    absl::Status s =
        TestScalarTensorHandle<float, TF_FLOAT>(ctx_.get(), 7.0f, &y_raw);
    ASSERT_EQ(errors::OK, s.code()) << s.message();
    y.reset(y_raw);
  }

  float expected_dx[1] = {7.0f};
  ASSERT_NO_FATAL_FAILURE(CompareNumericalAndManualGradients(
      MulModel, ctx_.get(), {x.get(), y.get()}, 0, expected_dx, 1,
      UseFunction()));
}

#ifdef PLATFORM_GOOGLE
INSTANTIATE_TEST_SUITE_P(

Наприклад, можна додати додатковий тип медіа `image/png`, оголосивши, що ваша операція шляху може повертати JSON-об'єкт (з типом медіа `application/json`) або PNG-зображення:

{* ../../docs_src/additional_responses/tutorial002_py310.py hl[17:22,26] *}

/// note | Примітка

Зверніть увагу, що потрібно повертати зображення безпосередньо за допомогою `FileResponse`.

///

/// info | Інформація

- [v1.13.0-alpha.3](#v1130-alpha3)
  - [Downloads for v1.13.0-alpha.3](#downloads-for-v1130-alpha3)
    - [Client Binaries](#client-binaries-17)
    - [Server Binaries](#server-binaries-17)
    - [Node Binaries](#node-binaries-17)
  - [Changelog since v1.13.0-alpha.2](#changelog-since-v1130-alpha2)
    - [Other notable changes](#other-notable-changes-15)
- [v1.13.0-alpha.2](#v1130-alpha2)

{* ../../docs_src/server_sent_events/tutorial003_py310.py hl[17] *}

/// note | Примітка

`data` і `raw_data` взаємовиключні. У кожному `ServerSentEvent` ви можете встановити лише одне з них.

///

## Відновлення з `Last-Event-ID` { #resuming-with-last-event-id }

Припустімо, у вас є модель Pydantic зі значеннями за замовчуванням, наприклад:

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

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

Якщо ви використовуєте цю модель як введення, як тут:

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

    sources:
    - https://github.com/minio/minio
    urls:
    - https://charts.min.io/helm-releases/minio-3.5.3.tgz
    version: 3.5.3
  - apiVersion: v1
    appVersion: RELEASE.2022-02-07T08-17-33Z
    created: "2025-01-02T21:34:25.042945494-08:00"
    description: Multi-Cloud Object Storage
    digest: 68d643414ff0d565716c5715034fcbf1af262e041915a5c02eb51ec1a65c1ea0
    home: https://min.io

Supposons que vous ayez un modèle Pydantic avec des valeurs par défaut, comme celui‑ci :

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

### Modèle pour l'entrée { #model-for-input }

Si vous utilisez ce modèle en entrée comme ici :

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