<version>11-SNAPSHOT</version>
  </parent>

  <artifactId>child-artifact-id</artifactId>
  <name>Model inheritance test parent: module directory != artifactId</name>
  <description>
    artifactId == "child-artifact-id"
    but expect path on SCM and site == "child"
    feature: support "project.directory" property, ressembling future model addition of "directory" element along "artifactId"
  </description>

  <properties>

  <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

  <groupId>inheritance</groupId>
  <artifactId>parent</artifactId>
  <version>11-SNAPSHOT</version>

  <name>Model inheritance test parent: module path != artifactId</name>

  <modules>
    <module>child</module>
  </modules>

  <!-- 5 URLs in the pom will be inherited with path added -->
  <url>http://www.apache.org/</url>
  <scm>

/// note | Remarque

Certains codes de réponse (voir la section suivante) indiquent que la réponse n'a pas de corps.

FastAPI le sait et produira une documentation OpenAPI indiquant qu'il n'y a pas de corps de réponse.

///

## À propos des codes d'état HTTP { #about-http-status-codes }

/// note | Remarque

Si vous savez déjà ce que sont les codes d'état HTTP, passez à la section suivante.

///

{* ../../docs_src/path_params/tutorial005_py310.py hl[1,6:9] *}

/// tip | Astuce

Si vous vous demandez, « AlexNet », « ResNet » et « LeNet » sont juste des noms de <dfn title="Techniquement, architectures de modèles de Deep Learning">modèles</dfn> de Machine Learning.

///

### Déclarer un paramètre de chemin { #declare-a-path-parameter }

import `ServerSentEvent` de `fastapi.sse`:

{* ../../docs_src/server_sent_events/tutorial002_py310.py hl[4,26] *}

El campo `data` siempre se codifica como JSON. Puedes pasar cualquier valor que pueda serializarse como JSON, incluidos modelos de Pydantic.

## Datos sin procesar { #raw-data }

Si necesitas enviar datos **sin** codificarlos a JSON, usa `raw_data` en lugar de `data`.

{* ../../docs_src/stream_json_lines/tutorial001_py310.py ln[1:24] hl[24] *}

Si cada ítem JSON que quieres enviar de vuelta es de tipo `Item` (un modelo de Pydantic) y es una función async, puedes declarar el tipo de retorno como `AsyncIterable[Item]`:

{* ../../docs_src/stream_json_lines/tutorial001_py310.py ln[1:24] hl[9:11,22] *}

/// info | Bilgi

FastAPI 0.134.0 ile eklendi.

///

## Kullanım Senaryoları { #use-cases }

Doğrudan bir AI LLM (Büyük Dil Modeli) servisinin çıktısından saf string'leri akıtmak istediğinizde kullanabilirsiniz.

Diyelim ki Pydantic'teki `Item` modelinden gelen yalnızca tek bir `item` body parametreniz var.

Varsayılan olarak **FastAPI**, body'nin doğrudan bu modelin içeriği olmasını bekler.

Ancak, ek body parametreleri tanımladığınızda olduğu gibi, `item` anahtarı olan bir JSON ve onun içinde modelin içeriğini beklemesini istiyorsanız, `Body`'nin özel parametresi olan `embed`'i kullanabilirsiniz:

```Python
item: Item = Body(embed=True)
```

Und dann validieren wir diese Daten mit dem Pydantic-Modell (wobei wir die `ValidationError`-Exception abfangen), und wenn wir beim Lesen des JWT-Tokens oder beim Validieren der Daten mit Pydantic einen Fehler erhalten, lösen wir die zuvor erstellte `HTTPException` aus.

Dazu aktualisieren wir das Pydantic-Modell `TokenData` mit einem neuen Attribut `scopes`.

{* ../../docs_src/stream_json_lines/tutorial001_py310.py ln[1:24] hl[24] *}

Göndermek istediğiniz her JSON öğesi `Item` tipindeyse (bir Pydantic modeli) ve fonksiyon async ise, dönüş tipini `AsyncIterable[Item]` olarak belirtebilirsiniz:

{* ../../docs_src/stream_json_lines/tutorial001_py310.py ln[1:24] hl[9:11,22] *}