///

Bunun anlamı şudur: "`items` değişkeni bir `list`tir ve bu listedeki öğelerin her biri bir `str`dir".

Bunu yaparak, düzenleyicinizin listedeki öğeleri işlerken bile destek sağlamasını sağlayabilirsiniz:

<img src="/img/python-types/image05.png">

Tip belirteçleri olmadan, bunu başarmak neredeyse imkansızdır.

`item` değişkeninin `items` listesindeki öğelerden biri olduğuna dikkat edin.

                                            </tr>
                                            </thead>
                                            <tbody>
                                            <c:forEach var="data" varStatus="s" items="${jobLogItems}">
                                                <tr
                                                        data-href="${contextPath}/admin/joblog/details/4/${f:u(data.id)}">

Зробивши це, ваш редактор може надати підтримку навіть під час обробки елементів зі списку:

<img src="/img/python-types/image05.png">

Без типів цього майже неможливо досягти.

Зверніть увагу, що змінна `item` є одним із елементів у списку `items`.

І все ж редактор знає, що це `str`, і надає підтримку для цього.

#### Tuple and Set (кортеж та набір)

Ви повинні зробити те ж саме, щоб оголосити `tuple` і `set`:

    assert response.status_code == 422
    assert response.json() == {
        "detail": [
            {
                "type": "int_parsing",
                "loc": ["path", "item_id"],
                "msg": "Input should be a valid integer, unable to parse string as an integer",
                "input": "foobar",
            }
        ]
    }


def test_path_int_True():

     * the item's current state.
     * </p>
     *
     * @param dictId the dictionary ID to store the character mapping item in
     * @param charMappingItem the character mapping item to store
     */
    public void store(final String dictId, final CharMappingItem charMappingItem) {
        getCharMappingFile(dictId).ifPresent(file -> {
            if (charMappingItem.getId() == 0) {

{* ../../docs_src/pydantic_v1_in_v2/tutorial003_an_py310.py hl[2:3,6,12,21:22] *}

Im obigen Beispiel ist das Eingabemodell ein Pydantic‑v1‑Modell, und das Ausgabemodell (definiert in `response_model=ItemV2`) ist ein Pydantic‑v2‑Modell.

### Pydantic v1 Parameter { #pydantic-v1-parameters }

            },
        ),
        (
            "/items?q=foo&skip=1",
            200,
            {"items": [{"item_name": "Bar"}, {"item_name": "Baz"}], "q": "foo"},
        ),
        (
            "/items?q=bar&limit=2",
            200,
            {"items": [{"item_name": "Foo"}, {"item_name": "Bar"}], "q": "bar"},
        ),
        (
            "/items?q=bar&skip=1&limit=1",
            200,

@app.get("/items/validlist", response_model=list[Item])
def get_validlist():
    return [
        Item(aliased_name="foo"),
        Item(aliased_name="bar", price=1.0),
        Item(aliased_name="baz", price=2.0, owner_ids=[1, 2, 3]),
    ]


@app.get("/items/validdict", response_model=dict[str, Item])
def get_validdict():
    return {
        "k1": Item(aliased_name="foo"),
        "k2": Item(aliased_name="bar", price=1.0),

app = FastAPI()


@dataclass
class Item:
    name: str
    date: datetime
    price: Optional[float] = None
    owner_ids: Optional[list[int]] = None


@app.get("/items/valid", response_model=Item)
def get_valid():
    return {"name": "valid", "date": datetime(2021, 7, 26), "price": 1.0}


@app.get("/items/object", response_model=Item)
def get_object():
    return Item(

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()


@app.get("/")
def read_root():
    return {"Hello": "World"}


@app.get("/items/{item_id}")
def read_item(item_id: int, q: Union[str, None] = None):
    return {"item_id": item_id, "q": q}
```

### 도커파일

이제 같은 프로젝트 디렉터리에 다음과 같은 파일 `Dockerfile`을 생성합니다:

```{ .dockerfile .annotate }
# (1)
FROM python:3.9

# (2)