{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial003_py310.py hl[1,4,7:10,13:16,22:24,27] *}

1. Мы по-прежнему импортируем `field` из стандартных `dataclasses`.

2. `pydantic.dataclasses` — полностью совместимая замена (drop-in replacement) для `dataclasses`.

3. Dataclass `Author` содержит список dataclass `Item`.

{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial003_py310.py hl[1,4,7:10,13:16,22:24,27] *}

1. Wir importieren `field` weiterhin von Standard-`dataclasses`.

2. `pydantic.dataclasses` ist ein direkter Ersatz für `dataclasses`.

3. Die Datenklasse `Author` enthält eine Liste von `Item`-Datenklassen.

```JSON
{
  "detail": [
    {
      "type": "missing",
      "loc": [
        "query",
        "needy"
      ],
      "msg": "Field required",
      "input": null
    }
  ]
}
```

Оскільки `needy` є обов’язковим параметром, вам потрібно вказати його в URL:

```
http://127.0.0.1:8000/items/foo-item?needy=sooooneedy
```

Є кілька відмінностей:

* `table=True` каже SQLModel, що це «таблична модель» - вона має представляти **таблицю** в SQL базі даних, а не просто «модель даних» (як будь-який інший звичайний клас Pydantic).

* `Field(primary_key=True)` каже SQLModel, що `id` - це **первинний ключ** у SQL базі даних (більше про первинні ключі в SQL див. у документації SQLModel).

## List alanları { #list-fields }

Bir attribute’u bir alt tipe sahip olacak şekilde tanımlayabilirsiniz. Örneğin, bir Python `list`:

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial001_py310.py hl[12] *}

Bu, `tags`’in bir list olmasını sağlar; ancak list’in elemanlarının tipini belirtmez.

## Tip parametresi olan list alanları { #list-fields-with-type-parameter }

在这种情况下，你可以直接把标准的 `dataclasses` 替换为 `pydantic.dataclasses`，它是一个可直接替换的实现：

{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial003_py310.py hl[1,4,7:10,13:16,22:24,27] *}

1. 我们仍然从标准库的 `dataclasses` 导入 `field`。
2. `pydantic.dataclasses` 是 `dataclasses` 的可直接替换版本。
3. `Author` 数据类包含一个由 `Item` 数据类组成的列表。
4. `Author` 数据类被用作 `response_model` 参数。
5. 你可以将其它标准类型注解与数据类一起用作请求体。

   在本例中，它是一个 `Item` 数据类列表。

```

...因为路径中没有必选参数 `needy`，返回的响应中会显示如下错误信息：

```JSON
{
  "detail": [
    {
      "type": "missing",
      "loc": [
        "query",
        "needy"
      ],
      "msg": "Field required",
      "input": null
    }
  ]
}
```

`needy` 是必选参数，因此要在 URL 中设置值：

```
http://127.0.0.1:8000/items/foo-item?needy=sooooneedy
```

...这样就正常了：

```JSON
{

Bu durumda **FastAPI**, fonksiyonda birden fazla body parametresi olduğunu fark eder (iki parametre de Pydantic modelidir).

Bunun üzerine, body içinde anahtar (field name) olarak parametre adlarını kullanır ve şu şekilde bir body bekler:

```JSON
{
    "item": {
        "name": "Foo",
        "description": "The pretender",
        "price": 42.0,
        "tax": 3.2
    },

import com.google.errorprone.annotations.CanIgnoreReturnValue;
import com.google.errorprone.annotations.Keep;
import java.io.Serializable;
import java.lang.reflect.Constructor;
import java.lang.reflect.Field;
import java.lang.reflect.GenericArrayType;
import java.lang.reflect.Method;
import java.lang.reflect.ParameterizedType;
import java.lang.reflect.Type;
import java.lang.reflect.TypeVariable;

    parameter only, like `request.tag<MyTagClass>()`.
 *  New: MockWebServer has improved support for HTTP/1xx responses. Once you've migrated to the new
    `mockwebserver3` package, there's a new field, `MockResponse.informationalResponses`.
 *  Fix: Don't interpret trailers as headers after an HTTP/100 response. This was a bug only when
    the HTTP response body itself is empty.