La dataclass sera automatiquement convertie en dataclass Pydantic.

Ainsi, son schéma apparaîtra dans l'interface utilisateur de la documentation de l'API :

<img src="/img/tutorial/dataclasses/image01.png">

## Utiliser des dataclasses dans des structures de données imbriquées { #dataclasses-in-nested-data-structures }

**FastAPI** はリクエストの**ヘッダー**から**各フィールド**の値を**抽出**し、定義した Pydantic モデルとして渡します。

## ドキュメントの確認 { #check-the-docs }

`/docs` のドキュメント UI で必要なヘッダーを確認できます:

<div class="screenshot">
<img src="/img/tutorial/header-param-models/image01.png">
</div>

## 余分なヘッダーを禁止 { #forbid-extra-headers }

特殊なユースケース（あまり一般的ではありません）では、受け付けるヘッダーを**制限**したい場合があります。

Pydantic のモデル設定で `extra` フィールドを `forbid` にして禁止できます:

    page.get_by_role("button", name="Try it out").click()
    page.get_by_role("heading", name="Servers").click()
    # Manually add the screenshot
    page.screenshot(path="docs/en/docs/img/tutorial/query-param-models/image01.png")

    # ---------------------
    context.close()
    browser.close()


process = subprocess.Popen(
    ["fastapi", "run", "docs_src/query_param_models/tutorial001.py"]
)

if [[ "$TFCI_DOCKER_PULL_ENABLE" == 1 ]]; then
  # Simple retry logic for docker-pull errors. Sleeps if a pull fails.
  # Pulling an already-pulled container image will finish instantly, so
  # repeating the command costs nothing.
  docker pull "$TFCI_DOCKER_IMAGE" || sleep 15
  docker pull "$TFCI_DOCKER_IMAGE" || sleep 30
  docker pull "$TFCI_DOCKER_IMAGE" || sleep 60

Die Datenklasse wird automatisch in eine Pydantic-Datenklasse konvertiert.

Auf diese Weise wird deren Schema in der Benutzeroberfläche der API-Dokumentation angezeigt:

<img src="/img/tutorial/dataclasses/image01.png">

## Datenklassen in verschachtelten Datenstrukturen { #dataclasses-in-nested-data-structures }

{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial002_py310.py hl[1,6:12,18] *}

The dataclass will be automatically converted to a Pydantic dataclass.

This way, its schema will show up in the API docs user interface:

<img src="/img/tutorial/dataclasses/image01.png">

## Dataclasses in Nested Data Structures { #dataclasses-in-nested-data-structures }

You can also combine `dataclasses` with other type annotations to make nested data structures.

{* ../../docs_src/security/tutorial006_an_py310.py hl[4,8,12] *}

URL’yi ilk kez açmaya çalıştığınızda (veya dokümanlardaki "Execute" butonuna tıkladığınızda) tarayıcı sizden kullanıcı adınızı ve şifrenizi ister:

<img src="/img/tutorial/security/image12.png">

## Kullanıcı adını kontrol edin { #check-the-username }

Daha kapsamlı bir örneğe bakalım.

Kullanıcı adı ve şifrenin doğru olup olmadığını kontrol etmek için bir dependency kullanın.

你可以在 [http://127.0.0.1:8000/docs](http://127.0.0.1:8000/docs) 查看：

<img src="/img/tutorial/behind-a-proxy/image01.png">

但如果我们在“官方”URL（代理端口为 `9999`）的 `/api/v1/docs` 访问文档界面，它就能正常工作！🎉

你可以在 [http://127.0.0.1:9999/api/v1/docs](http://127.0.0.1:9999/api/v1/docs) 查看：

<img src="/img/tutorial/behind-a-proxy/image02.png">

完全符合我们的预期。✔️

И вы сможете выбрать, какие scopes вы хотите выдать доступ: `me` и `items`.

Это тот же механизм, когда вы даёте разрешения при входе через Facebook, Google, GitHub и т.д.:

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

## JWT-токены со scopes { #jwt-token-with-scopes }

Теперь измените операцию пути, выдающую токен, чтобы возвращать запрошенные scopes.

* [**Swagger UI**](https://github.com/swagger-api/swagger-ui)，可交互式操作，能在浏览器中直接调用和测试你的 API。

![Swagger UI interaction](https://fastapi.tiangolo.com/img/index/index-03-swagger-02.png)

* 另外的 API 文档：[**ReDoc**](https://github.com/Rebilly/ReDoc)

![ReDoc](https://fastapi.tiangolo.com/img/index/index-06-redoc-02.png)

### 更主流的 Python { #just-modern-python }

全部都基于标准的 **Python 类型** 声明（感谢 Pydantic）。没有新的语法需要学习。只需要标准的现代 Python。