end
        handler -->> client: HTTP error response
    end

    operation ->> client: Return response to client
    Note over client,operation: Response is already sent, can't change it anymore
    opt Tasks
        operation -->> tasks: Send background tasks
    end
    opt Raise other exception
        tasks -->> tasks: Handle exceptions in the background task code
    end
```

Auf diese Weise erhalten Sie das beste beider Welten: Sowohl Typannotationen mit **Tool-Unterstützung** als auch **Datenfilterung**.

## Anzeige in der Dokumentation { #see-it-in-the-docs }

Wenn Sie sich die automatische Dokumentation betrachten, können Sie sehen, dass Eingabe- und Ausgabemodell beide ihr eigenes JSON-Schema haben:

<img src="/img/tutorial/response-model/image01.png">

De cette façon, vous obtenez le meilleur des deux mondes : annotations de type avec **prise en charge par les outils** et **filtrage des données**.

## Le voir dans la documentation { #see-it-in-the-docs }

Dans la documentation automatique, vous pouvez vérifier que le modèle d'entrée et le modèle de sortie auront chacun leur propre JSON Schema :

<img src="/img/tutorial/response-model/image01.png">

Serán verificados independientemente para cada *path operation*.

## Revisa { #check-it }

Si abres la documentación de la API, puedes autenticarte y especificar qué scopes deseas autorizar.

<img src="/img/tutorial/security/image11.png">

	VREV64	V2.S2, V3.S2                    // 4308a00e
	VREV64	V2.S4, V3.S4                    // 4308a04e

// logical ops
//
// make sure constants get encoded into an instruction when it could
	AND	R1@>33, R2
	AND	$(1<<63), R1                        // AND	$-9223372036854775808, R1       // 21004192
	AND	$(1<<63-1), R1                      // AND	$9223372036854775807, R1        // 21f84092

FastAPI는 Pydantic을 내부적으로 여러 방식으로 사용하여, 클래스 상속의 동일한 규칙이 반환 데이터 필터링에는 적용되지 않도록 합니다. 그렇지 않으면 기대한 것보다 훨씬 더 많은 데이터를 반환하게 될 수도 있습니다.

이렇게 하면 **도구 지원**이 있는 타입 어노테이션과 **데이터 필터링**이라는 두 가지 장점을 모두 얻을 수 있습니다.

## 문서에서 보기 { #see-it-in-the-docs }

자동 생성 문서를 보면 입력 모델과 출력 모델이 각자의 JSON Schema를 가지고 있음을 확인할 수 있습니다:

<img src="/img/tutorial/response-model/image01.png">

그리고 두 모델 모두 대화형 API 문서에 사용됩니다:

Elles seront vérifiées indépendamment pour chaque *chemin d’accès*.

## Tester { #check-it }

Si vous ouvrez la documentation de l’API, vous pouvez vous authentifier et spécifier quels scopes vous voulez autoriser.

<img src="/img/tutorial/security/image11.png">

* `title()`로 각각의 첫 글자를 대문자로 변환합니다.
* 가운데에 공백을 두고 <dfn title="서로를 하나로 합칩니다. 하나의 내용 뒤에 다른 것의 내용을 이어 붙입니다.">연결</dfn>합니다.

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

### 수정하기 { #edit-it }

매우 간단한 프로그램입니다.

하지만 이제, 이것을 처음부터 작성한다고 상상해봅시다.

어느 시점엔 함수를 정의하기 시작했고, 매개변수도 준비해두었을 겁니다...

그런데 "첫 글자를 대문자로 변환하는 그 메서드"를 호출해야 합니다.

`upper`였나요? `uppercase`였나요? `first_uppercase`? `capitalize`?

따라서 ID 충돌을 방지하기 위해, 사용자에 대한 JWT 토큰을 생성할 때 `sub` 키의 값에 접두사를 붙일 수 있습니다. 예를 들어 `username:` 같은 것입니다. 그러면 이 예제에서 `sub` 값은 `username:johndoe`가 될 수 있습니다.

기억해야 할 중요한 점은 `sub` 키가 전체 애플리케이션에서 고유한 식별자여야 하고, 문자열이어야 한다는 것입니다.

## 확인하기 { #check-it }

서버를 실행하고 문서로 이동하십시오: [http://127.0.0.1:8000/docs](http://127.0.0.1:8000/docs).

다음과 같은 사용자 인터페이스가 보일 것입니다:

<img src="/img/tutorial/security/image07.png">

이전과 같은 방법으로 애플리케이션을 인가하십시오.

`SecurityScopes`에는 dependant가 선언한 모든 스코프가 포함되므로, 중앙의 의존성 함수에서 토큰이 필요한 스코프를 가지고 있는지 검증한 다음, 서로 다른 *경로 처리*에서 서로 다른 스코프 요구사항을 선언할 수 있습니다.

이들은 각 *경로 처리*마다 독립적으로 검사됩니다.

## 확인하기 { #check-it }

API 문서를 열면, 인증하고 인가할 스코프를 지정할 수 있습니다.

<img src="/img/tutorial/security/image11.png">

어떤 스코프도 선택하지 않으면 “인증”은 되지만, `/users/me/` 또는 `/users/me/items/`에 접근하려고 하면 권한이 충분하지 않다는 오류가 발생합니다. `/status/`에는 여전히 접근할 수 있습니다.