# Dataclasses の使用 { #using-dataclasses }

FastAPI は **Pydantic** の上に構築されており、これまでにリクエストやレスポンスを宣言するために Pydantic モデルを使う方法を紹介してきました。

しかし FastAPI は、同様の方法で [`dataclasses`](https://docs.python.org/3/library/dataclasses.html) もサポートします:

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

path operation で [Response Model - 戻り値の型](../tutorial/response-model.md) を宣言すると、**FastAPI** はそれを使って Pydantic によりデータをJSONにシリアライズします。

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

これは Rust 側で行われるため、通常の Python と `JSONResponse` クラスで行う場合より、パフォーマンスははるかに良くなります。

`response_model` や戻り値の型を使用する場合、FastAPI はデータ変換に（低速になりうる）`jsonable_encoder` も `JSONResponse` クラスも使いません。

* PostgreSQL
* MySQL
* SQLite
* Oracle
* Microsoft SQL Server, etc.

In this example, we'll use **SQLite**, because it uses a single file and Python has integrated support. So, you can copy this example and run it as is.

Later, for your production application, you might want to use a database server like **PostgreSQL**.

/// tip

* PostgreSQL
* MySQL
* SQLite
* Oracle
* Microsoft SQL Server, usw.

In diesem Beispiel verwenden wir **SQLite**, da es eine einzelne Datei verwendet und Python integrierte Unterstützung bietet. Sie können also dieses Beispiel kopieren und direkt ausführen.

Später, für Ihre Produktionsanwendung, möchten Sie möglicherweise einen Datenbankserver wie **PostgreSQL** verwenden.

* PostgreSQL
* MySQL
* SQLite
* Oracle
* Microsoft SQL Server, etc.

En este ejemplo, usaremos **SQLite**, porque utiliza un solo archivo y Python tiene soporte integrado. Así que puedes copiar este ejemplo y ejecutarlo tal cual.

Más adelante, para tu aplicación en producción, es posible que desees usar un servidor de base de datos como **PostgreSQL**.

/// tip | Consejo

#### Про `**user_dict` { #about-user-dict }

`UserInDB(**user_dict)` означає:

Передати ключі та значення з `user_dict` безпосередньо як аргументи ключ-значення, еквівалентно до:

```Python
UserInDB(
    username = user_dict["username"],
    email = user_dict["email"],
    full_name = user_dict["full_name"],
    disabled = user_dict["disabled"],
    hashed_password = user_dict["hashed_password"],

しかし、ID `bar` のitemのように、デフォルト値が設定されているモデルのフィールドに値が設定されている場合:

```Python hl_lines="3  5"
{
    "name": "Bar",
    "description": "The bartenders",
    "price": 62,
    "tax": 20.2
}
```

それらはレスポンスに含まれます。

#### デフォルト値と同じ値を持つデータ { #data-with-the-same-values-as-the-defaults }

ID `baz` のitemのようにデフォルト値と同じ値を持つデータの場合:

```Python hl_lines="3  5-6"
{
    "name": "Baz",
    "description": None,

## `websockets` 설치 { #install-websockets }

[가상 환경](../virtual-environments.md)을 생성하고 활성화한 다음, `websockets`("WebSocket" 프로토콜을 쉽게 사용할 수 있게 해주는 Python 라이브러리)를 설치하세요:

<div class="termy">

```console
$ pip install websockets

---> 100%
```

</div>

## WebSockets 클라이언트 { #websockets-client }

### 프로덕션 환경에서 { #in-production }

#### `**user_dict` Hakkında { #about-user-dict }

`UserInDB(**user_dict)` şu anlama gelir:

*`user_dict` içindeki key ve value’ları doğrudan key-value argümanları olarak geçir; şu ifadeyle eşdeğerdir:*

```Python
UserInDB(
    username = user_dict["username"],
    email = user_dict["email"],
    full_name = user_dict["full_name"],
    disabled = user_dict["disabled"],
    hashed_password = user_dict["hashed_password"],

        bool,
        Doc(
            """
            Pydantic's `by_alias` parameter, passed to Pydantic models to define if
            the output should use the alias names (when provided) or the Python
            attribute names. In an API, if you set an alias, it's probably because you
            want to use it in the result, so you probably want to leave this set to
            `True`.
            """
        ),