Kani Kim <******@****.***> 1707659311 +0900

* `List`
* `Tuple`
* `Set`
* `Dict`
* `Opcional`
* ...e outros.

são chamados **tipos genéricos** ou **genéricos**.

### Classes como tipos

Você também pode declarar uma classe como o tipo de uma variável.

Digamos que você tenha uma classe `Person`, com um nome:

```Python hl_lines="1 2 3"
{!../../../docs_src/python_types/tutorial010.py!}
```

    Und Pydantics `Field` gibt ebenfalls eine Instanz von `FieldInfo` zurück.

    `Body` gibt auch Instanzen einer Unterklasse von `FieldInfo` zurück. Und später werden Sie andere sehen, die Unterklassen der `Body`-Klasse sind.

Aber ersparen wir Ihnen die Zeit, die gesamte lange Spezifikation zu lesen, nur um die kleinen Informationen zu finden, die Sie benötigen.

Lassen Sie uns die von **FastAPI** bereitgestellten Tools verwenden, um Sicherheit zu gewährleisten.

## Wie es aussieht

Lassen Sie uns zunächst einfach den Code verwenden und sehen, wie er funktioniert, und dann kommen wir zurück, um zu verstehen, was passiert.

## `main.py` erstellen

Sie sind jedoch nicht auf die Verwendung von bestimmten Datenmodellen, Klassen, oder Typen beschränkt.

Möchten Sie eine `id` und eine `email` und keinen `username` in Ihrem Modell haben? Kein Problem. Sie können dieselben Tools verwenden.

Möchten Sie nur ein `str` haben? Oder nur ein `dict`? Oder direkt eine Instanz eines Modells einer Datenbank-Klasse? Es funktioniert alles auf die gleiche Weise.

## Renvoyer une `Response`

En fait, vous pouvez retourner n'importe quelle `Response` ou n'importe quelle sous-classe de celle-ci.

!!! note "Remarque"
    `JSONResponse` est elle-même une sous-classe de `Response`.

Et quand vous retournez une `Response`, **FastAPI** la transmet directement.

    Wenn Sie GraphQL benötigen, würde ich Ihnen trotzdem empfehlen, sich <a href="https://strawberry.rocks/" class="external-link" target="_blank">Strawberry</a> anzuschauen, da es auf Typannotationen basiert, statt auf benutzerdefinierten Klassen und Typen.

## Mehr darüber lernen

Weitere Informationen zu **GraphQL** finden Sie in der <a href="https://graphql.org/" class="external-link" target="_blank">offiziellen GraphQL-Dokumentation</a>.

## Importez le `BaseModel` de Pydantic

Commencez par importer la classe `BaseModel` du module `pydantic` :

```Python hl_lines="4"
{!../../../docs_src/body/tutorial001.py!}
```

## Créez votre modèle de données

Déclarez ensuite votre modèle de données en tant que classe qui hérite de `BaseModel`.

Utilisez les types Python standard pour tous les attributs :

        List<Path> classes = dispatched.get(JavaPathType.CLASSES);
        List<Path> modules = dispatched.get(JavaPathType.MODULES);
        List<Path> unresolved = dispatched.get(PathType.UNRESOLVED);
        assertEquals(3, dispatched.size());
        assertEquals(1, unresolved.size());
        assertEquals(8, classes.size()); // "plexus.pom" and "junit.jar" are excluded.

mkdir test-splits
del /f /q test-splits\include-test-classes.properties
del /f /q test-splits\exclude-test-classes.properties
(
$linesWithEcho
) > test-splits\$action-test-classes.properties
echo "Tests to be ${action}d in this build"
type test-splits\$action-test-classes.properties
"""

    return {
        script {
            name = "PREPARE_TEST_CLASSES"
            executionMode = BuildStep.ExecutionMode.ALWAYS