</div>

### ドキュメントでの入力・出力モデル { #model-for-input-and-output-in-docs }

さらに、OpenAPI に含まれる利用可能なスキーマ（JSON Schema）を確認すると、`Item-Input` と `Item-Output` の 2 つがあることが分かります。

`Item-Input` では、`description` は **必須ではありません**（赤いアスタリスクなし）。

一方、`Item-Output` では、`description` は **必須**（赤いアスタリスクあり）です。

<div class="screenshot">
<img src="/img/tutorial/separate-openapi-schemas/image04.png">
</div>

1. 我们仍然从标准库的 `dataclasses` 导入 `field`。
2. `pydantic.dataclasses` 是 `dataclasses` 的可直接替换版本。
3. `Author` 数据类包含一个由 `Item` 数据类组成的列表。
4. `Author` 数据类被用作 `response_model` 参数。
5. 你可以将其它标准类型注解与数据类一起用作请求体。

   在本例中，它是一个 `Item` 数据类列表。
6. 这里我们返回一个字典，里面的 `items` 是一个数据类列表。

   FastAPI 仍然能够将数据<dfn title="把数据转换为可以传输的格式">序列化</dfn>为 JSON。
7. 这里的 `response_model` 使用了 “`Author` 数据类列表” 的类型注解。

Уявіть, що ви хочете, щоб параметр називався `item-query`.

Наприклад:

```
http://127.0.0.1:8000/items/?item-query=foobaritems
```

Але `item-query` — це некоректна назва змінної в Python.

Найближчий допустимий варіант — `item_query`.

Проте вам потрібно, щоб параметр залишався саме `item-query`...

Bu örnekte, client var olmayan bir ID ile bir item istediğinde, `404` status code’u ile bir exception raise edelim:

{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial001_py310.py hl[11] *}

### Ortaya Çıkan Response { #the-resulting-response }

Client `http://example.com/items/foo` (bir `item_id` `"foo"`) isterse, HTTP status code olarak 200 ve şu JSON response’u alır:

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

{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial008_an_py310.py hl[14] *}

## 別名參數 { #alias-parameters }

想像你希望參數名稱是 `item-query`。

像這樣：

```
http://127.0.0.1:8000/items/?item-query=foobaritems
```

但 `item-query` 不是合法的 Python 變數名稱。

最接近的大概是 `item_query`。

但你仍然需要它就是 `item-query`...

那你可以宣告一個 `alias`，實際上就會用這個別名來讀取參數值：

    * Se algum dado for inválido, irá retornar um erro bem claro, indicando exatamente onde e o que estava incorreto.
* Entregar a você a informação recebida no parâmetro `item`.
    * Como você o declarou na função como do tipo `Item`, você também terá o suporte do editor (preenchimento automático, etc) para todos os atributos e seus tipos.

app = FastAPI()


@sub_router.get("/")
def read_item():
    return {"id": "foo"}


router.include_router(sub_router, prefix="/items")

app.include_router(router)

client = TestClient(app)


def test_path_operation():
    response = client.get("/items/")
    assert response.status_code == 200, response.text
    assert response.json() == {"id": "foo"}


def test_openapi_schema():

from fastapi import FastAPI, Query

app = FastAPI()


@app.get("/items/")
async def read_items(q: str | None = Query(default=None, alias="item-query")):
    results = {"items": [{"item_id": "Foo"}, {"item_id": "Bar"}]}
    if q:
        results.update({"q": q})

				continue
			}
			if result.Item.DeleteMarker {
				deleteMarkerCountMap[result.Item.Name]++
			}
			// Apply filter to find the matching rule to apply expiry
			// actions accordingly.
			// nolint:gocritic
			if result.Item.IsLatest {
				var match BatchJobExpireFilter
				var found bool
				for _, rule := range r.Rules {
					if rule.Matches(result.Item, now) {
						match = rule
						found = true

from pydantic.v1 import BaseModel


class Item(BaseModel):
    name: str
    description: str | None = None


class ItemV2(BaseModelV2):
    title: str
    summary: str | None = None


app = FastAPI()


@app.post("/items/", response_model=ItemV2)
def create_item(item: Item):
    return {"title": item.name, "summary": item.description}
```