### レスポンス結果 { #the-resulting-response }

クライアントが`http://example.com/items/foo`（`item_id` `"foo"`）をリクエストすると、HTTPステータスコードが200で、以下のJSONレスポンスが返されます:

```JSON
{
  "item": "The Foo Wrestlers"
}
```

しかし、クライアントが`http://example.com/items/bar`（存在しない`item_id` `"bar"`）をリクエストした場合、HTTPステータスコード404（"not found"エラー）と以下のJSONレスポンスが返されます:

```JSON
{
  "detail": "Item not found"
}
```

/// tip | 豆知識

/// info | 信息

方括号中的这些内部类型称为“类型参数”（type parameters）。

在这个例子中，`str` 是传给 `list` 的类型参数。

///

这表示：“变量 `items` 是一个 `list`，并且列表中的每一个元素都是 `str`”。

这样，即使是在处理列表中的元素时，编辑器也能给你提供支持：

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

没有类型的话，这几乎是不可能做到的。

注意，变量 `item` 是列表 `items` 中的一个元素。

即便如此，编辑器仍然知道它是 `str`，并为此提供支持。

#### 元组和集合 { #tuple-and-set }

声明 `tuple` 和 `set` 的方式类似：

///

### Pydanticの`exclude_unset`パラメータの使用 { #using-pydantics-exclude-unset-parameter }

部分的な更新を受け取りたい場合は、Pydanticモデルの`.model_dump()`の`exclude_unset`パラメータを使用すると非常に便利です。

`item.model_dump(exclude_unset=True)`のように。

これにより、`item`モデルの作成時に設定されたデータのみを持つ`dict`が生成され、デフォルト値は除外されます。

これを使うことで、デフォルト値を省略して、設定された（リクエストで送られた）データのみを含む`dict`を生成することができます:

{* ../../docs_src/body_updates/tutorial002_py310.py hl[32] *}

```

</div>

Open your browser at [http://127.0.0.1:8000](http://127.0.0.1:8000).

There you can set:

* The "Item ID", used in the path.
* The "Token" used as a query parameter.

/// tip

Notice that the query `token` will be handled by a dependency.

///

		}
		buf.WriteString(input.Text())
	}
}

type badLexTest struct {
	input string
	error string
}

var badLexTests = []badLexTest{
	{
		"3 #define foo bar\n",
		"'#' must be first item on line",
	},
	{
		"#ifdef foo\nhello",
		"unclosed #ifdef or #ifndef",
	},
	{
		"#ifndef foo\nhello",
		"unclosed #ifdef or #ifndef",
	},
	{
		"#ifdef foo\nhello\n#else\nbye",

```

</div>

ブラウザで [http://127.0.0.1:8000](http://127.0.0.1:8000) を開きます。

そこで、以下を設定できます。

* パスで使用される「Item ID」
* クエリパラメータとして使用される「Token」

/// tip | 豆知識

クエリ `token` は依存関係によって処理されることに注意してください。

///

これにより、WebSocketに接続してメッセージを送受信できます。

<img src="/img/tutorial/websockets/image05.png">

                final Page<Blob> blobs = storage.list(bucketName, BlobListOption.prefix(path), BlobListOption.currentDirectory());
                for (final Blob item : blobs.iterateAll()) {
                    final String objectName = item.getName();
                    requestDataSet.add(RequestDataBuilder.newRequestData().get().url("gcs://" + bucketName + "/" + objectName).build());
                }

And Python has a special data type for sets of unique items, the `set`.

Then we can declare `tags` as a set of strings:

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial003_py310.py hl[12] *}

With this, even if you receive a request with duplicate data, it will be converted to a set of unique items.

And whenever you output that data, even if the source had duplicates, it will be output as a set of unique items.

     *
     * @param <T> The type of items to collect
     * @param client The OpenSearch client
     * @param settings The suggest settings containing timeout configurations
     * @param index The index name to search
     * @param query The query to execute
     * @param pageSize The number of hits per scroll page
     * @param processor The processor to convert each hit into result items
     * @return A list of processed results
     */

    }

    /**
     * Calculates the expiration time in milliseconds from the current time.
     *
     * @param days the number of days from now when the item should expire
     * @return the expiration time in milliseconds since epoch
     */
    protected long getExpiredTime(final int days) {
        final long now = ComponentUtil.getSystemHelper().getCurrentTimeAsLong();