return this;
    }

    /**
     * Gets the custom pre-tags for highlighting.
     *
     * @return the pre-tags array, or null if using defaults
     */
    public String[] getPreTags() {
        return preTags;
    }

    /**
     * Sets the custom pre-tags for highlighting with fluent interface.
     *
     * @param preTags the pre-tags to set

{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial001_py310.py hl[1,6:11,18:19] *}

Cela fonctionne grâce à **Pydantic**, qui offre une [prise en charge interne des `dataclasses`](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/dataclasses/#use-of-stdlib-dataclasses-with-basemodel).

* `int`
* `float`
* `str`
* `bool`

Mais vous pouvez aussi utiliser des types de données plus complexes.

Et vous bénéficierez toujours des mêmes fonctionnalités que jusqu'à présent :

* Excellente prise en charge dans l'éditeur.
* Conversion des données à partir des requêtes entrantes.
* Conversion des données pour les données de réponse.
* Validation des données.
* Annotations et documentation automatiques.

 *
 * <p>
 * Usage example:
 * </p>
 *
 * <pre>
 * import static org.codelibs.core.collection.IndexedIterator.*;
 *
 * List&lt;String&gt; list = ...;
 * for (Indexed&lt;String&gt; indexed : indexed(list)) {
 *     System.out.println(indexed.getIndex());
 *     System.out.println(indexed.getElement());
 * }
 * </pre>
 *
 * <pre>
 * import static org.codelibs.core.collection.IndexedIterator.*;

{
    "name": "Bar",
    "description": "The bartenders",
    "price": 62,
    "tax": 20.2
}
```

응답에 포함됩니다.

#### 기본값과 동일한 값을 갖는 데이터 { #data-with-the-same-values-as-the-defaults }

데이터가 ID가 `baz`인 항목처럼 기본값과 동일한 값을 갖는다면:

```Python hl_lines="3  5-6"
{
    "name": "Baz",
    "description": None,
    "price": 50.2,
    "tax": 10.5,
    "tags": []
}
```

### Aplicação de nível superior { #top-level-application }

Primeiro, crie a aplicação principal, de nível superior, **FastAPI**, e suas *operações de rota*:

{* ../../docs_src/sub_applications/tutorial001_py310.py hl[3, 6:8] *}

### Sub-aplicação { #sub-application }

Em seguida, crie sua sub-aplicação e suas *operações de rota*.

### Crie uma classe `Enum` { #create-an-enum-class }

Importe `Enum` e crie uma subclasse que herde de `str` e de `Enum`.

Ao herdar de `str`, a documentação da API saberá que os valores devem ser do tipo `string` e poderá renderizá-los corretamente.

Em seguida, crie atributos de classe com valores fixos, que serão os valores válidos disponíveis:

* ⬆ [pre-commit.ci] pre-commit autoupdate. PR [#13634](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/13634) by [@pre-commit-ci[bot]](https://github.com/apps/pre-commit-ci).
* ⬆ [pre-commit.ci] pre-commit autoupdate. PR [#13619](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/13619) by [@pre-commit-ci[bot]](https://github.com/apps/pre-commit-ci).

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel


class Item(BaseModel):
    name: str
    description: str | None = None
    price: float
    tax: float | None = None


app = FastAPI()


@app.put("/items/{item_id}")
async def update_item(item_id: int, item: Item):

 * <tr><td ><pre>
 * new SmbNamedPipe( "smb1://server/IPC$/PIPE/foo",
 *         SmbNamedPipe.PIPE_TYPE_RDWR |
 *         SmbNamedPipe.PIPE_TYPE_CALL );
 * </pre></td><td>
 * Open the Named Pipe foo for reading and writing. The pipe will behave like the <code>CallNamedPipe</code> interface.
 * </td></tr>
 * <tr><td ><pre>
 * new SmbNamedPipe( "smb1://server/IPC$/foo",