import binascii
from base64 import b64decode
from typing import Annotated

from annotated_doc import Doc
from fastapi.exceptions import HTTPException
from fastapi.openapi.models import HTTPBase as HTTPBaseModel
from fastapi.openapi.models import HTTPBearer as HTTPBearerModel
from fastapi.security.base import SecurityBase
from fastapi.security.utils import get_authorization_scheme_param
from pydantic import BaseModel
from starlette.requests import Request

}
```

Elbette JSON’u formatlamaktan çok daha iyi şekillerde bundan faydalanabilirsiniz. 😉

### `orjson` mı Response Model mi { #orjson-or-response-model }

Aradığınız şey performans ise, büyük olasılıkla bir `orjson` response’tan ziyade bir [Response Model](../tutorial/response-model.md) kullanmak daha iyi olacaktır.

## ドキュメントを見る { #see-it-in-the-docs }

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

## その他の戻り値の型アノテーション { #other-return-type-annotations }

Pydanticフィールドとして有効ではないものを返し、ツール（エディタやmypyなど）が提供するサポートを得るためだけに、関数でそれをアノテーションするケースがあるかもしれません。

如此，你就能同時擁有兩種好處：具備工具支援的型別註解，以及資料過濾。

## 在文件中查看 { #see-it-in-the-docs }

在自動文件中，你可以看到輸入模型與輸出模型各自都有自己的 JSON Schema：

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

而且兩個模型都會用在互動式 API 文件中：

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

## 其他回傳型別註解 { #other-return-type-annotations }

有時你回傳的東西不是有效的 Pydantic 欄位，你仍會在函式上加上註解，只為了獲得工具（編輯器、mypy 等）提供的支援。

  },
  {
    "name": "kotlin-dsl-tooling-model-impls",
    "path": "platforms/core-configuration/kotlin-dsl-tooling-model-impls",
    "unitTests": false,
    "functionalTests": false,
    "crossVersionTests": false
  },
  {
    "name": "kotlin-dsl-tooling-models",
    "path": "platforms/core-configuration/kotlin-dsl-tooling-models",
    "unitTests": false,
    "functionalTests": false,

) -> ModelField:
    if annotation_is_pydantic_v1(type_):
        raise PydanticV1NotSupportedError(
            "pydantic.v1 models are no longer supported by FastAPI."
            f" Please update the response model {type_!r}."
        )
    field_info = field_info or FieldInfo(annotation=type_, default=default, alias=alias)
    try:

**FastAPI** prendra ce modèle, générera son schéma JSON et l'inclura au bon endroit dans OpenAPI.

Par exemple, pour déclarer une autre réponse avec un code HTTP `404` et un modèle Pydantic `Message`, vous pouvez écrire :

{* ../../docs_src/additional_responses/tutorial001_py310.py hl[18,22] *}

/// note | Remarque

Gardez à l'esprit que vous devez renvoyer directement `JSONResponse`.

///

/// info

Genauso würde die Datenbank kein Pydantic-Modell (ein Objekt mit Attributen) akzeptieren, sondern nur ein `dict`.

Sie können für diese Fälle `jsonable_encoder` verwenden.

Es nimmt ein Objekt entgegen, wie etwa ein Pydantic-Modell, und gibt eine JSON-kompatible Version zurück:

{* ../../docs_src/encoder/tutorial001_py310.py hl[4,21] *}

De la misma manera, esta base de datos no recibiría un modelo de Pydantic (un objeto con atributos), solo un `dict`.

Puedes usar `jsonable_encoder` para eso.

Recibe un objeto, como un modelo de Pydantic, y devuelve una versión compatible con JSON:

{* ../../docs_src/encoder/tutorial001_py310.py hl[4,21] *}

En este ejemplo, convertiría el modelo de Pydantic a un `dict`, y el `datetime` a un `str`.

---> 100%
```

</div>

## Створіть застосунок з однією моделлю { #create-the-app-with-a-single-model }

Спершу створимо найпростішу версію застосунку з однією моделлю **SQLModel**.

Потім нижче покращимо безпеку і гнучкість за допомогою кількох моделей. 🤓

### Створіть моделі { #create-models }

Імпортуйте `SQLModel` і створіть модель бази даних: