```Python hl_lines="1"
{!> ../../../docs_src/body_nested_models/tutorial002.py!}
```

### 📣 `list` ⏮️ 🆎 🔢

📣 🆎 👈 ✔️ 🆎 🔢 (🔗 🆎), 💖 `list`, `dict`, `tuple`:

* 🚥 👆 🐍 ⏬ 🔅 🌘 3️⃣.9️⃣, 🗄 👫 🌓 ⏬ ⚪️➡️ `typing` 🕹
* 🚶‍♀️ 🔗 🆎(Ⓜ) "🆎 🔢" ⚙️ ⬜ 🗜: `[` & `]`

🐍 3️⃣.9️⃣ ⚫️ 🔜:

```Python
my_list: list[str]
```

⏬ 🐍 ⏭ 3️⃣.9️⃣, ⚫️ 🔜:

```Python

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

#### Using `list`s instead of `set`s

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:

=== "Python 3.10+"

    ```Python hl_lines="29  35"
    {!> ../../../docs_src/response_model/tutorial006_py310.py!}
    ```

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

#### `list`en statt `set`s verwenden

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:

=== "Python 3.10+"

    ```Python hl_lines="29  35"
    {!> ../../../docs_src/response_model/tutorial006_py310.py!}

    Того же самого можно достичь используя `set(["name", "description"])`.

#### Что если использовать `list` вместо `set`?

Если вы забыли про `set` и использовали структуру `list` или `tuple`, FastAPI автоматически преобразует этот объект в `set`, чтобы обеспечить корректную работу:

=== "Python 3.10+"

    ```Python hl_lines="29  35"
    {!> ../../../docs_src/response_model/tutorial006_py310.py!}

    ```

!!! tip
    ❕ `{"name", "description"}` ✍ `set` ⏮️ 📚 2️⃣ 💲.

    ⚫️ 🌓 `set(["name", "description"])`.

#### ⚙️ `list`Ⓜ ↩️ `set`Ⓜ

🚥 👆 💭 ⚙️ `set` & ⚙️ `list` ⚖️ `tuple` ↩️, FastAPI 🔜 🗜 ⚫️ `set` & ⚫️ 🔜 👷 ☑:

=== "🐍 3️⃣.6️⃣ & 🔛"

    ```Python hl_lines="31  37"
    {!> ../../../docs_src/response_model/tutorial006.py!}
    ```

=== "🐍 3️⃣.1️⃣0️⃣ & 🔛"

import json
from contextlib import AsyncExitStack
from enum import Enum, IntEnum
from typing import (
    Any,
    Callable,
    Coroutine,
    Dict,
    List,
    Optional,
    Sequence,
    Set,
    Tuple,
    Type,
    Union,
)

from fastapi import params
from fastapi._compat import (
    ModelField,
    Undefined,
    _get_model_config,
    _model_dump,
    _normalize_errors,

// - a string representing the tracing implementation: "mlir" or "graphdef".
// - a boolean that when true enables TFRT as the execution engine.
class UnifiedCAPI
    : public ::testing::TestWithParam<std::tuple<const char*, bool>> {
 protected:
  void SetUp() override {
    TF_StatusPtr status(TF_NewStatus());
    TF_SetTracingImplementation(std::get<0>(GetParam()), status.get());
    Status s = StatusFromTF_Status(status.get());

     *            4番目の値
     * @return 4つの値の組
     */
    public static <T1, T2, T3, T4> Tuple4<T1, T2, T3, T4> tuple4(final T1 value1, final T2 value2, final T3 value3, final T4 value4) {
        return new Tuple4<>(value1, value2, value3, value4);
    }

    /**
     * インスタンスを構築します。
     */
    public Tuple4() {
    }

    /**
     * インスタンスを構築します。
     *
     * @param value1
     *            1番目の値

     * @param value3
     *            3番目の値
     * @return 3つの値の組
     */
    public static <T1, T2, T3> Tuple3<T1, T2, T3> tuple3(final T1 value1, final T2 value2, final T3 value3) {
        return new Tuple3<>(value1, value2, value3);
    }

    /**
     * インスタンスを構築します。
     */
    public Tuple3() {
    }

    /**
     * インスタンスを構築します。
     *
     * @param value1
     *            1番目の値

     * @return 5つの値の組
     */
    public static <T1, T2, T3, T4, T5> Tuple5<T1, T2, T3, T4, T5> tuple5(final T1 value1, final T2 value2, final T3 value3, final T4 value4,
            final T5 value5) {
        return new Tuple5<>(value1, value2, value3, value4, value5);
    }

    /**
     * インスタンスを構築します。
     */
    public Tuple5() {
    }

    /**
     * インスタンスを構築します。
     *
     * @param value1