В цей же момент, ви спробуєте викликати автозаповнення з допомогою `Ctrl+Space` і побачите:

<img src="/img/python-types/image02.png">

Разом з цим, ви можете прокручувати, переглядати опції, допоки ви не знайдете одну, що звучить схоже:

<img src="/img/python-types/image03.png">

## Більше мотивації

Перевірте цю функцію, вона вже має анотацію типу:

```Python hl_lines="1"

⚫️ 🔜:

* 📨 👈 👔 📟 📨.
* 📄 ⚫️ ✅ 🗄 🔗 ( & , 👩‍💻 🔢):

<img src="/img/tutorial/response-status-code/image01.png">

!!! note
    📨 📟 (👀 ⏭ 📄) 🎦 👈 📨 🔨 🚫 ✔️ 💪.

    FastAPI 💭 👉, &amp; 🔜 🏭 🗄 🩺 👈 🇵🇸 📤 🙅‍♂ 📨 💪.

## 🔃 🇺🇸🔍 👔 📟

!!! note
    🚥 👆 ⏪ 💭 ⚫️❔ 🇺🇸🔍 👔 📟, 🚶 ⏭ 📄.

def test_path_operation_img():
    shutil.copy("./docs/en/docs/img/favicon.png", "./image.png")
    response = client.get("/items/foo?img=1")
    assert response.status_code == 200, response.text
    assert response.headers["Content-Type"] == "image/png"
    assert len(response.content)
    os.remove("./image.png")


def test_openapi_schema():
    response = client.get("/openapi.json")

```Python hl_lines="3-16  19-31"
{!../../../docs_src/metadata/tutorial001.py!}
```

!!! tip
    👆 💪 ✍ ✍ `description` 🏑 & ⚫️ 🔜 ✍ 🔢.

⏮️ 👉 📳, 🏧 🛠️ 🩺 🔜 👀 💖:

<img src="/img/tutorial/metadata/image01.png">

## 🗃 🔖

👆 💪 🚮 🌖 🗃 🎏 🔖 ⚙️ 👪 👆 ➡ 🛠️ ⏮️ 🔢 `openapi_tags`.

⚫️ ✊ 📇 ⚗ 1️⃣ 📖 🔠 🔖.

🔠 📖 💪 🔌:

* `name` (**✔**): `str` ⏮️ 🎏 📛 👆 ⚙️ `tags` 🔢 👆 *➡ 🛠️* &amp; `APIRouter`Ⓜ.

La documentation sera donc mise à jour automatiquement pour autoriser plusieurs valeurs :

<img src="/img/tutorial/query-params-str-validations/image02.png">

### Combiner liste de paramètres et valeurs par défaut

Et l'on peut aussi définir une liste de valeurs par défaut si aucune n'est fournie :

```Python hl_lines="9"

## 在文档中查看

当你查看自动化文档时，你可以检查输入模型和输出模型是否都具有自己的 JSON Schema：

<img src="https://fastapi.tiangolo.com/img/tutorial/response-model/image01.png">

并且两种模型都将在交互式 API 文档中使用：

<img src="https://fastapi.tiangolo.com/img/tutorial/response-model/image02.png">

## 响应模型编码参数

你的响应模型可以具有默认值，例如：

```Python hl_lines="11  13-14"
{!../../../docs_src/response_model/tutorial004.py!}
```

## ドキュメントを見る

自動ドキュメントを見ると、入力モデルと出力モデルがそれぞれ独自のJSON Schemaを持っていることが確認できます。

<img src="https://fastapi.tiangolo.com/img/tutorial/response-model/image01.png">

そして、両方のモデルは、対話型のAPIドキュメントに使用されます:

<img src="https://fastapi.tiangolo.com/img/tutorial/response-model/image02.png">

## レスポンスモデルのエンコーディングパラメータ

レスポンスモデルにはデフォルト値を設定することができます:

```Python hl_lines="11 13 14"
{!../../../docs_src/response_model/tutorial004.py!}

    "bar"
  ]
}
```

!!! tip
    📣 🔢 🔢 ⏮️ 🆎 `list`, 💖 🖼 🔛, 👆 💪 🎯 ⚙️ `Query`, ⏪ ⚫️ 🔜 🔬 📨 💪.

🎓 🛠️ 🩺 🔜 ℹ ➡️, ✔ 💗 💲:

<img src="/img/tutorial/query-params-str-validations/image02.png">

### 🔢 🔢 📇 / 💗 💲 ⏮️ 🔢

&amp; 👆 💪 🔬 🔢 `list` 💲 🚥 👌 🚚:

=== "🐍 3️⃣.6️⃣ &amp; 🔛"

    ```Python hl_lines="9"
    {!> ../../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial012.py!}

When you see the automatic docs, you can check that the input model and output model will both have their own JSON Schema:

<img src="/img/tutorial/response-model/image01.png">

And both models will be used for the interactive API documentation:

<img src="/img/tutorial/response-model/image02.png">

## Other Return Type Annotations

{!../../../docs_src/dataclasses/tutorial002.py!}
```

The dataclass will be automatically converted to a Pydantic dataclass.

This way, its schema will show up in the API docs user interface:

<img src="/img/tutorial/dataclasses/image01.png">

## Dataclasses in Nested Data Structures

You can also combine `dataclasses` with other type annotations to make nested data structures.