"responses": {
                            "200": {
                                "description": "Successful Response",
                                "content": {"application/json": {"schema": {}}},
                            }
                        },
                        "summary": "Read Items",
                        "operationId": "read_items_items__get",
                    }
                }

## OpenAPI Metadata - Docs { #openapi-metadata-docs }

To add metadata to your OpenAPI schema, including a license, version, contact, etc, read the docs for [Tutorial - Metadata and Docs URLs](../tutorial/metadata.md){.internal-link target=_blank}.

## OpenAPI Custom URL { #openapi-custom-url }

## OpenAPI-URL { #openapi-url }

Standardmäßig wird das OpenAPI-Schema unter `/openapi.json` bereitgestellt.

Sie können das aber mit dem Parameter `openapi_url` konfigurieren.

Um beispielsweise festzulegen, dass es unter `/api/v1/openapi.json` bereitgestellt wird:

{* ../../docs_src/metadata/tutorial002_py39.py hl[3] *}

</blockquote>

## 调研

通过使用之前所有的备选方案，我有机会从它们之中学到了很多东西，获取了很多想法，并以我和我的开发团队能想到的最好方式把这些思路整合成一体。

例如，大家都清楚，在理想状态下，它应该基于标准的 Python 类型提示。

而且，最好的方式是使用现有的标准。

因此，甚至在开发 **FastAPI** 前，我就花了几个月的时间研究 OpenAPI、JSON Schema、OAuth2 等规范。深入理解它们之间的关系、重叠及区别之处。

## 设计

然后，我又花了一些时间从用户角度（使用 FastAPI 的开发者）设计了开发者 **API**。

同时，我还在最流行的 Python 代码编辑器中测试了很多思路，包括 PyCharm、VS Code、基于 Jedi 的编辑器。

                "get": {
                    "responses": {
                        "200": {
                            "description": "Successful Response",
                            "content": {"application/json": {"schema": {}}},
                        }
                    },
                    "summary": "Read Current User",
                    "operationId": "read_current_user_users_me_get",

Der beste Ansatz bestand außerdem darin, bereits bestehende Standards zu nutzen.

Bevor ich also überhaupt angefangen habe, **FastAPI** zu schreiben, habe ich mehrere Monate damit verbracht, die Spezifikationen für OpenAPI, JSON Schema, OAuth2, usw. zu studieren und deren Beziehungen, Überschneidungen und Unterschiede zu verstehen.

## Design { #design }

**FastAPI** will do the automatic conversion from the request, so that the parameter `item` receives its specific content and the same for `user`.

It will perform the validation of the compound data, and will document it like that for the OpenAPI schema and automatic docs.

## Singular values in body { #singular-values-in-body }

The same way there is a `Query` and `Path` to define extra data for query and path parameters, **FastAPI** provides an equivalent `Body`.

Es wird die Validierung dieser zusammengesetzten Daten übernehmen, und diese im OpenAPI-Schema und der automatischen Dokumentation dokumentieren.

## Einzelne Werte im Body { #singular-values-in-body }

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial005_py310.py hl[2,8] *}

The string will be checked to be a valid URL, and documented in JSON Schema / OpenAPI as such.

## Attributes with lists of submodels { #attributes-with-lists-of-submodels }

You can also use Pydantic models as subtypes of `list`, `set`, etc.:

		stmt.Dest = stmt.Model
	}

	// parse model values
	if stmt.Model != nil {
		if err := stmt.Parse(stmt.Model); err != nil && (!errors.Is(err, schema.ErrUnsupportedDataType) || (stmt.Table == "" && stmt.TableExpr == nil && stmt.SQL.Len() == 0)) {
			if errors.Is(err, schema.ErrUnsupportedDataType) && stmt.Table == "" && stmt.TableExpr == nil {