@pytest.fixture(
    name="mod_name",
    params=[
        pytest.param("tutorial001_py39"),
        pytest.param("tutorial001_py310", marks=needs_py310),
        pytest.param("tutorial002_py39"),
        pytest.param("tutorial002_py310", marks=needs_py310),
        pytest.param("tutorial003_py39"),
        pytest.param("tutorial003_py310", marks=needs_py310),
    ],
)
def get_mod_name(request: pytest.FixtureRequest):

import importlib

import pytest
from fastapi.testclient import TestClient

from ...utils import needs_py310


@pytest.fixture(
    name="client",
    params=[
        "tutorial001_py39",
        pytest.param("tutorial001_py310", marks=needs_py310),
        "tutorial001_an_py39",
        pytest.param("tutorial001_an_py310", marks=needs_py310),
    ],
)
def get_client(request: pytest.FixtureRequest):

import importlib

import pytest
from fastapi.testclient import TestClient

from ...utils import needs_py310


@pytest.fixture(
    name="client",
    params=[
        pytest.param("tutorial001_py39"),
        pytest.param("tutorial001_py310", marks=needs_py310),
        pytest.param("tutorial001_an_py39"),
        pytest.param("tutorial001_an_py310", marks=needs_py310),
        pytest.param("tutorial001_02_an_py39"),

对具有子类型的模型属性也使用相同的标准语法。

因此，在我们的示例中，我们可以将 `tags` 明确地指定为一个「字符串列表」：

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial002_py310.py hl[12] *}

## Set 类型

但是随后我们考虑了一下，意识到标签不应该重复，它们很大可能会是唯一的字符串。

Python 具有一种特殊的数据类型来保存一组唯一的元素，即 `set`。

然后我们可以导入 `Set` 并将 `tag` 声明为一个由 `str` 组成的 `set`：

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

这样，即使你收到带有重复数据的请求，这些数据也会被转换为一组唯一项。

而且，每当你输出该数据时，即使源数据有重复，它们也将作为一组唯一项输出。

Você pode usar a função `jsonable_encoder` para resolver isso.

A função recebe um objeto, como um modelo Pydantic e retorna uma versão compatível com JSON:

{* ../../docs_src/encoder/tutorial001_py310.py hl[4,21] *}

Neste exemplo, ele converteria o modelo Pydantic em um `dict`, e o `datetime` em um `str`.

from fastapi.testclient import TestClient
from inline_snapshot import snapshot

from ...utils import needs_py310


@pytest.fixture(
    name="client",
    params=[
        pytest.param("tutorial001_py39"),
        pytest.param("tutorial001_py310", marks=needs_py310),
        pytest.param("tutorial001_an_py39"),
        pytest.param("tutorial001_an_py310", marks=needs_py310),
    ],
)
def get_client(request: pytest.FixtureRequest):

{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial001_py310.py hl[13:21] *}

这些额外的信息将按原样添加到输出的JSON模式中。

## `Field` 的附加参数

在 `Field`, `Path`, `Query`, `Body` 和其他你之后将会看到的工厂函数，你可以为JSON 模式声明额外信息，你也可以通过给工厂函数传递其他的任意参数来给JSON 模式声明额外信息，比如增加 `example`:

{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial002_py310.py hl[2,8:11] *}

/// warning

请记住，传递的那些额外参数不会添加任何验证，只会添加注释，用于文档的目的。

///

同样，这个数据库也不会接收Pydantic模型（带有属性的对象），而只接收`dict`。

对此你可以使用`jsonable_encoder`。

它接收一个对象，比如Pydantic模型，并会返回一个JSON兼容的版本：

{* ../../docs_src/encoder/tutorial001_py310.py hl[4,21] *}

在这个例子中，它将Pydantic模型转换为`dict`，并将`datetime`转换为`str`。

调用它的结果后就可以使用Python标准编码中的<a href="https://docs.python.org/3/library/json.html#json.dumps" class="external-link" target="_blank">`json.dumps()`</a>。

import pytest
from fastapi.testclient import TestClient

from ...utils import needs_py310


@pytest.fixture(
    name="mod",
    params=[
        pytest.param("tutorial001_py39"),
        pytest.param("tutorial001_py310", marks=needs_py310),
    ],
)
def get_module(request: pytest.FixtureRequest):
    module = importlib.import_module(f"docs_src.encoder.{request.param}")
    return module

from fastapi import Request
from fastapi.testclient import TestClient

from tests.utils import needs_py310


@pytest.fixture(
    name="client",
    params=[
        pytest.param("tutorial001_py39"),
        pytest.param("tutorial001_py310", marks=needs_py310),
        pytest.param("tutorial001_an_py39"),
        pytest.param("tutorial001_an_py310", marks=needs_py310),
    ],
)
def get_client(request: pytest.FixtureRequest):