XML 내용을 문자열에 넣고, 이를 `Response`에 넣어 반환할 수 있습니다:

{* ../../docs_src/response_directly/tutorial002.py hl[1,18] *}

## 참고 사항
`Response`를 직접 반환할 때, 그 데이터는 자동으로 유효성 검사되거나, 변환(직렬화)되거나, 문서화되지 않습니다.

그러나 [OpenAPI에서 추가 응답](additional-responses.md){.internal-link target=_blank}에서 설명된 대로 문서화할 수 있습니다.

예를 들어 `Image` 모델 안에 `url` 필드를 `str` 대신 Pydantic의 `HttpUrl`로 선언할 수 있습니다:

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial005.py hl[4,10] *}

이 문자열이 유효한 URL인지 검사하고 JSON 스키마/OpenAPI로 문서화 됩니다.

## 서브모델 리스트를 갖는 어트리뷰트

`list`, `set` 등의 서브타입으로 Pydantic 모델을 사용할 수도 있습니다:

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial006.py hl[20] *}

아래와 같은 JSON 본문으로 예상(변환, 검증, 문서화 등을)합니다:

De plus, la meilleure approche était d'utiliser des normes déjà existantes.

Ainsi, avant même de commencer à coder **FastAPI**, j'ai passé plusieurs mois à étudier les spécifications d'OpenAPI, JSON Schema, OAuth2, etc. Comprendre leurs relations, leurs similarités et leurs différences.

## Conception

그럼에도, **FastAPI**는 표준 Open API를 사용해 이미 호환이 가능합니다.

따라서 Swagger UI 또는 기타 그 외의 OpenAPI를 지원하는 툴이 다중 파일 업로드를 지원하는 경우, 이들은 **FastAPI**와 호환됩니다.

///

/// note | 기술적 세부사항

`from starlette.responses import HTMLResponse` 역시 사용할  수 있습니다.

* **타입 확인**.

...그리고 **FastAPI**는 같은 정의를 아래에도 적용합니다:

* **요구사항 정의**: 요청 경로 매개변수, 쿼리 매개변수, 헤더, 바디, 의존성 등.
* **데이터 변환**: 요청에서 요구한 타입으로.
* **데이터 검증**: 각 요청마다:
    * 데이터가 유효하지 않은 경우에는 **자동으로 에러**를 발생합니다.
* OpenAPI를 활용한 **API 문서화**:
    * 자동으로 상호작용하는 유저 인터페이스에 쓰이게 됩니다.

위 내용이 다소 추상적일 수도 있지만, 걱정마세요. [자습서 - 사용자 안내서](tutorial/index.md){.internal-link target=_blank}에서 전부 확인 가능합니다.

* `client_secret`(선택적으로 사용) (예제에서는 필요하지 않습니다).

/// info | 정보

`OAuth2PasswordRequestForm`은 `OAuth2PasswordBearer`와 같이 **FastAPI**에 대한 특수 클래스가 아닙니다.

`OAuth2PasswordBearer`는 **FastAPI**가 보안 체계임을 알도록 합니다. 그래서 OpenAPI에 그렇게 추가됩니다.

그러나 `OAuth2PasswordRequestForm`은 직접 작성하거나 `Form` 매개변수를 직접 선언할 수 있는 클래스 의존성일 뿐입니다.

그러나 일반적인 사용 사례이므로 더 쉽게 하기 위해 **FastAPI**에서 직접 제공합니다.

///

### 폼 데이터 사용하기

/// tip | 팁

# with Eigen threadpool support
common:mkl_aarch64_threadpool --define=build_with_mkl_aarch64=true
common:mkl_aarch64_threadpool --@compute_library//:openmp=false
common:mkl_aarch64_threadpool -c opt

# This is an alias for the mkl_aarch64_threadpool build.
common:mkl_aarch64 --config=mkl_aarch64_threadpool

# Default CUDA, CUDNN, NCCL and NVSHMEM versions.

            [graph optimization C API](https://github.com/tensorflow/community/blob/master/rfcs/20201027-modular-tensorflow-graph-c-api.md).
*   [oneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN)](https://github.com/oneapi-src/oneDNN)
    CPU performance optimizations from

copy(out[len(plaintext):], tag[:]) } func open(out []byte, g *GCM, nonce, ciphertext, data []byte) error { switch { case useGCM: return openKMA(out, g, nonce, ciphertext, data) case useGHASH: return openAsm(out, g, nonce, ciphertext, data) default: return openGeneric(out, g, nonce, ciphertext, data) } } func openAsm(out []byte, g *GCM, nonce, ciphertext, additionalData []byte) error { var counter, tagMask [gcmBlockSize]byte deriveCounter(&g.hashKey, &counter, nonce) counterCrypt(g, tagMask[:], tagMask[:],...

copy(out[len(plaintext):], tag[:]) } func open(out []byte, g *GCM, nonce, ciphertext, data []byte) error { switch { case useGCM: return openKMA(out, g, nonce, ciphertext, data) case useGHASH: return openAsm(out, g, nonce, ciphertext, data) default: return openGeneric(out, g, nonce, ciphertext, data) } } func openAsm(out []byte, g *GCM, nonce, ciphertext, additionalData []byte) error { var counter, tagMask [gcmBlockSize]byte deriveCounter(&g.hashKey, &counter, nonce) counterCrypt(g, tagMask[:], tagMask[:],...