{"name": "Portal Gun", "description": "A portal opening device."}
{"name": "Meeseeks Box", "description": "A box that summons a Meeseeks."}
```

Bir JSON dizisine (Python list eşdeğeri) çok benzer; ancak öğeler `[]` içine alınmak ve araya `,` konmak yerine, her satırda **bir JSON nesnesi** vardır; bunlar yeni satır karakteri ile ayrılır.

/// info | Bilgi

{* ../../docs_src/response_model/tutorial001_01_py310.py hl[16,21] *}

Оскільки це відбувається на боці Rust, продуктивність буде значно кращою, ніж якби це робилося звичайним Python і класом `JSONResponse`.

Коли використовується `response_model` або тип, що повертається, **FastAPI** не використовуватиме `jsonable_encoder` для перетворення даних (що було б повільніше) і не використовуватиме клас `JSONResponse`.

## Installer `PyJWT` { #install-pyjwt }

Nous devons installer `PyJWT` pour générer et vérifier les jetons JWT en Python.

Assurez-vous de créer un [environnement virtuel](../../virtual-environments.md), de l'activer, puis d'installer `pyjwt` :

<div class="termy">

```console
$ pip install pyjwt

---> 100%
```

        Searching for package file structure
```

...以及另一个控制台代码示例...

```console
// 创建目录 "code"
$ mkdir code
// 切换到该目录
$ cd code
```

...以及一个 Python 代码示例...

```Python
wont_work()  # 这不会起作用 😱
works(foo="bar")  # 这可行 🎉
```

...就这些。

////

//// tab | 信息

代码块中的代码不应被修改，注释除外。

Aber FastAPI unterstützt auf die gleiche Weise auch die Verwendung von [`dataclasses`](https://docs.python.org/3/library/dataclasses.html):

{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial001_py310.py hl[1,6:11,18:19] *}

{* ../../docs_src/response_model/tutorial001_01_py310.py hl[16,21] *}

Da dies auf der Rust-Seite geschieht, ist die Leistung deutlich besser, als wenn es mit normalem Python und der Klasse `JSONResponse` erfolgen würde.

Wenn Sie ein `response_model` oder einen Rückgabetyp verwenden, nutzt FastAPI weder den `jsonable_encoder` (was langsamer wäre) zur Konvertierung der Daten noch die Klasse `JSONResponse`.

FastAPI is built on top of **Pydantic**, and I have been showing you how to use Pydantic models to declare requests and responses.

But FastAPI also supports using [`dataclasses`](https://docs.python.org/3/library/dataclasses.html) the same way:

{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial001_py310.py hl[1,6:11,18:19] *}

{* ../../docs_src/response_model/tutorial001_01_py310.py hl[16,21] *}

Como eso sucederá del lado de Rust, el rendimiento será mucho mejor que si se hiciera con Python normal y la clase `JSONResponse`.

Al usar un `response_model` o tipo de retorno, FastAPI no usará el `jsonable_encoder` para convertir los datos (lo cual sería más lento) ni la clase `JSONResponse`.

from fastapi.testclient import TestClient

from .utils import needs_py314

if TYPE_CHECKING:  # pragma: no cover

    class DummyUser: ...


@needs_py314
def test_stringified_annotation():
    # python3.14: Use forward reference without "from __future__ import annotations"
    async def get_current_user() -> DummyUser | None:
        return None

    app = FastAPI()

    client = TestClient(app)

FastAPI est construit au‑dessus de **Pydantic**, et je vous ai montré comment utiliser des modèles Pydantic pour déclarer les requêtes et les réponses.

Mais FastAPI prend aussi en charge l'utilisation de [`dataclasses`](https://docs.python.org/3/library/dataclasses.html) de la même manière :

{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial001_py310.py hl[1,6:11,18:19] *}