Таким же образом вы можете определять ответы как списки объектов.

Для этого используйте `typing.List` из стандартной библиотеки Python (или просто `list` в Python 3.9 и выше):

{* ../../docs_src/extra_models/tutorial004_py39.py hl[18] *}

## Ответ с произвольным `dict` { #response-with-arbitrary-dict }

De la misma manera, puedes declarar responses de listas de objetos.

Para eso, usa el `typing.List` estándar de Python (o simplemente `list` en Python 3.9 y posteriores):

{* ../../docs_src/extra_models/tutorial004_py39.py hl[18] *}


## Response con `dict` arbitrario { #response-with-arbitrary-dict }

The same way, you can declare responses of lists of objects.

For that, use the standard Python `typing.List` (or just `list` in Python 3.9 and above):

{* ../../docs_src/extra_models/tutorial004_py39.py hl[18] *}

## Response with arbitrary `dict` { #response-with-arbitrary-dict }

Da mesma forma, você pode declarar respostas de listas de objetos.

Para isso, use o padrão Python `typing.List` (ou simplesmente `list` no Python 3.9 e superior):

{* ../../docs_src/extra_models/tutorial004_py39.py hl[18] *}

## Resposta com `dict` arbitrário { #response-with-arbitrary-dict }

```Python
images: list[Image]
```

como em:

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial008_py39.py hl[13] *}

## Suporte de editor em todo canto { #editor-support-everywhere }

E você obtém suporte do editor em todos os lugares.

Mesmo para itens dentro de listas:

```Python
images: list[Image]
```

como en:

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial008_py39.py hl[13] *}

## Soporte de editor en todas partes { #editor-support-everywhere }

Y obtienes soporte de editor en todas partes.

Incluso para elementos dentro de listas:

使用同样的方式也可以声明由对象列表构成的响应。

为此，请使用标准的 Python `typing.List`：

{* ../../docs_src/extra_models/tutorial004_py39.py hl[18] *}

## 任意 `dict` 构成的响应

任意的 `dict` 都能用于声明响应，只要声明键和值的类型，无需使用 Pydantic 模型。

事先不知道可用的字段 / 属性名时（Pydantic 模型必须知道字段是什么），这种方式特别有用。

此时，可以使用 `typing.Dict`：

{* ../../docs_src/extra_models/tutorial005_py39.py hl[6] *}

## 小结

针对不同场景，可以随意使用不同的 Pydantic 模型继承定义的基类。

## 纯列表请求体

如果你期望的 JSON 请求体的最外层是一个 JSON `array`（即 Python `list`），则可以在路径操作函数的参数中声明此类型，就像声明 Pydantic 模型一样：

```Python
images: List[Image]
```

例如：

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial008_py39.py hl[13] *}

## 无处不在的编辑器支持

你可以随处获得编辑器支持。

即使是列表中的元素：

<img src="https://fastapi.tiangolo.com/img/tutorial/body-nested-models/image01.png">

如果你直接使用 `dict` 而不是 Pydantic 模型，那你将无法获得这种编辑器支持。

from pathlib import Path

from fastapi.testclient import TestClient

from docs_src.custom_response import tutorial008_py39
from docs_src.custom_response.tutorial008_py39 import app

client = TestClient(app)


def test_get(tmp_path: Path):
    file_path: Path = tmp_path / "large-video-file.mp4"
    tutorial008_py39.some_file_path = str(file_path)
    test_content = b"Fake video bytes"
    file_path.write_bytes(test_content)

Primeiro, escreva toda a sua aplicação **FastAPI** normalmente:

{* ../../docs_src/extending_openapi/tutorial001_py39.py hl[1,4,7:9] *}

### Gerar o esquema OpenAPI { #generate-the-openapi-schema }

Em seguida, use a mesma função utilitária para gerar o esquema OpenAPI, dentro de uma função `custom_openapi()`:

{* ../../docs_src/extending_openapi/tutorial001_py39.py hl[2,15:21] *}

### Modificar o esquema OpenAPI { #modify-the-openapi-schema }