Aber dieser Typ kann selbst ein anderes Pydantic-Modell sein.

Sie können also tief verschachtelte JSON-„Objekte“ deklarieren, mit spezifischen Attributnamen, -typen, und -validierungen.

Alles das beliebig tief verschachtelt.

### Ein Kindmodell definieren

Wir können zum Beispiel ein `Image`-Modell definieren.

=== "Python 3.10+"

    ```Python hl_lines="7-9"

Hier sind mehrere Möglichkeiten, das zu tun.

## Zusätzliche JSON-Schemadaten in Pydantic-Modellen

Sie können `examples` („Beispiele“) für ein Pydantic-Modell deklarieren, welche dem generierten JSON-Schema hinzugefügt werden.

=== "Python 3.10+ Pydantic v2"

    ```Python hl_lines="13-24"
    {!> ../../../docs_src/schema_extra_example/tutorial001_py310.py!}
    ```

# Eine Response direkt zurückgeben

Wenn Sie eine **FastAPI** *Pfadoperation* erstellen, können Sie normalerweise beliebige Daten davon zurückgeben: ein `dict`, eine `list`e, ein Pydantic-Modell, ein Datenbankmodell, usw.

Standardmäßig konvertiert **FastAPI** diesen Rückgabewert automatisch nach JSON, mithilfe des `jsonable_encoder`, der in [JSON-kompatibler Encoder](../tutorial/encoder.md){.internal-link target=_blank} erläutert wird.

from pydantic import BaseModel

# Deklarieren Sie eine Variable als ein `str`
# und bekommen Sie Editor-Unterstütung innerhalb der Funktion
def main(user_id: str):
    return user_id


# Ein Pydantic-Modell
class User(BaseModel):
    id: int
    name: str
    joined: date
```

Das kann nun wie folgt verwendet werden:

```Python
my_user: User = User(id=3, name="John Doe", joined="2018-07-19")

* Il _path_ `/items/{item_id}` ha una `str` _query parameter_ `q`.

### Documentazione interattiva dell'API

Adesso vai all'indirizzo <a href="http://127.0.0.1:8000/docs" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1:8000/docs</a>.

Vedrai la documentazione interattiva dell'API (offerta da <a href="https://github.com/swagger-api/swagger-ui" class="external-link" target="_blank">Swagger UI</a>):

Obwohl jeder andere normal deklarierte Parameter (z. B. der Body, mit einem Pydantic-Modell) dennoch validiert, konvertiert, annotiert, usw. werden würde.

Es gibt jedoch bestimmte Fälle, in denen es nützlich ist, auf das `Request`-Objekt zuzugreifen.

## Das `Request`-Objekt direkt verwenden

import com.google.common.collect.testing.SampleElements.Unhashables;
import java.util.Collection;
import java.util.List;

/**
 * Creates collections containing unhashable sample elements, to be tested.
 *
 * @author Regina O'Dell
 */
@GwtCompatible
@ElementTypesAreNonnullByDefault
public abstract class TestUnhashableCollectionGenerator<T extends Collection<UnhashableObject>>
    implements TestCollectionGenerator<UnhashableObject> {
  @Override

import com.google.common.collect.testing.SampleElements.Unhashables;
import java.util.Collection;
import java.util.List;

/**
 * Creates collections containing unhashable sample elements, to be tested.
 *
 * @author Regina O'Dell
 */
@GwtCompatible
@ElementTypesAreNonnullByDefault
public abstract class TestUnhashableCollectionGenerator<T extends Collection<UnhashableObject>>
    implements TestCollectionGenerator<UnhashableObject> {
  @Override

 * relying on any specific Set implementations. Slow. Explicitly allows null elements so that they
 * can be used in the testers.
 *
 * @author Regina O'Dell
 */
@GwtCompatible
@ElementTypesAreNonnullByDefault
public class MinimalSet<E extends @Nullable Object> extends MinimalCollection<E> implements Set<E> {

  @SuppressWarnings("unchecked") // empty Object[] as E[]

 * relying on any specific Set implementations. Slow. Explicitly allows null elements so that they
 * can be used in the testers.
 *
 * @author Regina O'Dell
 */
@GwtCompatible
@ElementTypesAreNonnullByDefault
public class MinimalSet<E extends @Nullable Object> extends MinimalCollection<E> implements Set<E> {

  @SuppressWarnings("unchecked") // empty Object[] as E[]