from pydantic import BaseModel, Field

from .utils import get_body_model_name

app = FastAPI()

# =====================================================================================
# Without aliases


@app.post("/required-list-str", operation_id="required_list_str")
async def read_required_list_str(p: Annotated[list[str], Form()]):
    return {"p": p}


class FormModelRequiredListStr(BaseModel):

from fastapi.testclient import TestClient
from pydantic import BaseModel, Field

app = FastAPI()

# =====================================================================================
# Without aliases


@app.get("/required-list-str")
async def read_required_list_str(p: Annotated[list[str], Query()]):
    return {"p": p}


class QueryModelRequiredListStr(BaseModel):
    p: list[str]

_current_module.app.flags = flags  # pylint: disable=undefined-variable
setattr(_current_module, "flags", flags)

_major_api_version = 1

# Add module aliases from Keras to TF.
# Some tf endpoints actually lives under Keras.
_current_module.layers = _KerasLazyLoader(
    globals(),
    submodule="__internal__.legacy.layers",
    name="layers",
    mode="v1")

de que sea serializable como JSON, usando el mismo [Codificador Compatible con JSON](../tutorial/encoder.md){.internal-link target=_blank} explicado en el tutorial. Esto es lo que te permite devolver **objetos arbitrarios**, por ejemplo, modelos de bases de datos.

Pero si estás seguro de que el contenido que estás devolviendo es **serializable con JSON**, puedes pasarlo directamente a la clase de response y evitar la sobrecarga extra que FastAPI tendría al pasar tu contenido de retorno a través...

Jedes dieser Response-`dict`s kann einen Schlüssel `model` haben, welcher ein Pydantic-Modell enthält, genau wie `response_model`.

**FastAPI** nimmt dieses Modell, generiert dessen JSON-Schema und fügt es an der richtigen Stelle in OpenAPI ein.

Um beispielsweise eine weitere Response mit dem Statuscode `404` und einem Pydantic-Modell `Message` zu deklarieren, können Sie schreiben:

from pydantic import BaseModel, Field

from .utils import get_body_model_name

app = FastAPI()

# =====================================================================================
# Without aliases


@app.post("/required-list-str", operation_id="required_list_str")
async def read_required_list_str(p: Annotated[list[str], Body(embed=True)]):
    return {"p": p}


class BodyModelRequiredListStr(BaseModel):

from pydantic import BaseModel, Field

from .utils import get_body_model_name

app = FastAPI()

# =====================================================================================
# Without aliases


@app.post("/optional-str", operation_id="optional_str")
async def read_optional_str(p: Annotated[Optional[str], Body(embed=True)] = None):
    return {"p": p}


class BodyModelOptionalStr(BaseModel):

 * is distributed on an "AS IS" BASIS, WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express
 * or implied. See the License for the specific language governing permissions and limitations under
 * the License.
 */

package com.google.common.hash;

import static com.google.common.base.Preconditions.checkArgument;

import com.google.common.math.LongMath;

{* ../../docs_src/app_testing/app_a_py39/test_main.py hl[3] *}


... und haben den Code für die Tests wie zuvor.

## Testen: erweitertes Beispiel { #testing-extended-example }

Nun erweitern wir dieses Beispiel und fügen weitere Details hinzu, um zu sehen, wie verschiedene Teile getestet werden.

### Erweiterte **FastAPI**-Anwendungsdatei { #extended-fastapi-app-file }

 * is distributed on an "AS IS" BASIS, WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express
 * or implied. See the License for the specific language governing permissions and limitations under
 * the License.
 */

package com.google.common.util.concurrent;

import static com.google.common.base.Preconditions.checkNotNull;

import com.google.common.annotations.GwtIncompatible;