dependentSchemas: Optional[dict[str, "SchemaOrBool"]] = None
    prefixItems: Optional[list["SchemaOrBool"]] = None
    # TODO: uncomment and remove below when deprecating Pydantic v1
    # It generates a list of schemas for tuples, before prefixItems was available
    # items: Optional["SchemaOrBool"] = None
    items: Optional[Union["SchemaOrBool", list["SchemaOrBool"]]] = None
    contains: Optional["SchemaOrBool"] = None

   *
   * {@snippet :
   * for (B b0 : sets.get(0)) {
   *   for (B b1 : sets.get(1)) {
   *     ...
   *     ImmutableList<B> tuple = ImmutableList.of(b0, b1, ...);
   *     // operate on tuple
   *   }
   * }
   * }
   *
   * <p>Note that if any input set is empty, the Cartesian product will also be empty. If no sets at

### typing의 `List` 임포트

먼저, 파이썬 표준 `typing` 모듈에서 `List`를 임포트합니다:

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial002.py hl[1] *}

### 타입 매개변수로 `List` 선언

`list`, `dict`, `tuple`과 같은 타입 매개변수(내부 타입)를 갖는 타입을 선언하려면:

* `typing` 모듈에서 임포트
* 대괄호를 사용하여 "타입 매개변수"로 내부 타입 전달: `[` 및 `]`

```Python
from typing import List

my_list: List[str]
```

이 모든 것은 타입 선언을 위한 표준 파이썬 문법입니다.

Äquivalent zu `set(["name", "description"])`.

///

#### `list`en statt `set`s verwenden { #using-lists-instead-of-sets }

Wenn Sie vergessen, ein `set` zu verwenden, und stattdessen eine `list`e oder ein `tuple` übergeben, wird FastAPI die dennoch in ein `set` konvertieren, und es wird korrekt funktionieren:

{* ../../docs_src/response_model/tutorial006_py310.py hl[29,35] *}

## Zusammenfassung { #recap }

Він еквівалентний `set(["name", "description"])`.

///

#### Використання `list` замість `set`

Якщо Ви забудете використати `set` і натомість застосуєте `list` або `tuple`, FastAPI все одно перетворить це на `set`, і все працюватиме правильно:

{* ../../docs_src/response_model/tutorial006_py310.py hl[29,35] *}

## Підсумок

Это эквивалентно `set(["name", "description"])`.

///

#### Использование `list` вместо `set` { #using-lists-instead-of-sets }

Если вы забыли использовать `set` и применили `list` или `tuple`, FastAPI всё равно преобразует это в `set`, и всё будет работать корректно:

{* ../../docs_src/response_model/tutorial006_py310.py hl[29,35] *}

## Резюме { #recap }

但是 Python 有一种特定的方法来声明具有子类型的列表：

### 从 typing 导入 `List`

首先，从 Python 的标准库 `typing` 模块中导入 `List`：

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial002.py hl[1] *}

### 声明具有子类型的 List

要声明具有子类型的类型，例如 `list`、`dict`、`tuple`：

* 从 `typing` 模块导入它们
* 使用方括号 `[` 和 `]` 将子类型作为「类型参数」传入

```Python
from typing import List

my_list: List[str]
```

这完全是用于类型声明的标准 Python 语法。

对具有子类型的模型属性也使用相同的标准语法。

/// tip

`{"name", "description"}` 语法创建一个具有这两个值的 `set`。

等同于 `set(["name", "description"])`。

///

#### 使用 `list` 而不是 `set`

如果你忘记使用 `set` 而是使用 `list` 或 `tuple`，FastAPI 仍会将其转换为 `set` 并且正常工作：

{* ../../docs_src/response_model/tutorial006.py hl[31,37] *}

## 总结

使用*路径操作装饰器*的 `response_model` 参数来定义响应模型，特别是确保私有数据被过滤掉。

It is equivalent to `set(["name", "description"])`.

///

#### Using `list`s instead of `set`s { #using-lists-instead-of-sets }

If you forget to use a `set` and use a `list` or `tuple` instead, FastAPI will still convert it to a `set` and it will work correctly:

{* ../../docs_src/response_model/tutorial006_py310.py hl[29,35] *}

## Recap { #recap }

É equivalente a `set(["name", "description"])`.

///

#### Usando `list`s em vez de `set`s { #using-lists-instead-of-sets }

Se você esquecer de usar um `set` e usar uma `list` ou `tuple` em vez disso, o FastAPI ainda o converterá em um `set` e funcionará corretamente:

{* ../../docs_src/response_model/tutorial006_py310.py hl[29,35] *}

## Recapitulação { #recap }