Si vous déclarez un [Modèle de réponse](../tutorial/response-model.md), FastAPI l'utilise pour sérialiser les données en JSON, en utilisant Pydantic.

Si vous ne déclarez pas de modèle de réponse, FastAPI utilise le `jsonable_encoder` expliqué dans [Encodeur compatible JSON](../tutorial/encoder.md) et le place dans une `JSONResponse`.

Vous pouvez également créer directement une `JSONResponse` et la renvoyer.

І є кілька способів отримати допомогу.

## Підпишіться на розсилку { #subscribe-to-the-newsletter }

Ви можете підписатися на (нечасту) розсилку [**FastAPI and friends**](newsletter.md), щоб бути в курсі:

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## Стежте за FastAPI в X (Twitter) { #follow-fastapi-on-x-twitter }

[`dependencies` を path operation のデコレータに追加](dependencies-in-path-operation-decorators.md)できるのと同様に、`FastAPI` アプリケーション自体にも追加できます。

その場合、アプリケーション内のすべての path operation に適用されます:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial012_an_py310.py hl[17] *}

また、[`dependencies` を path operation のデコレータに追加](dependencies-in-path-operation-decorators.md)する節で説明した考え方はすべて引き続き当てはまりますが、この場合はアプリ内のすべての path operation に対して適用されます。

Buraya eklenen testler, dile özel prompt'ları tasarlayan herkes tarafından görülecektir.

Şu şekilde kullanın:

* Dile özel bir prompt bulundurun: `docs/{language code}/llm-prompt.md`.

如果你使用不带有媒体类型的响应类，FastAPI 会认为你的响应没有任何内容，所以不会在生成的 OpenAPI 文档中记录响应格式。

///

## JSON 响应 { #json-responses }

默认情况下 FastAPI 返回 JSON 响应。

如果你声明了一个[响应模型](../tutorial/response-model.md)，FastAPI 会使用 Pydantic 将数据序列化为 JSON。

如果你没有声明响应模型，FastAPI 会使用 [JSON 兼容编码器](../tutorial/encoder.md) 中解释的 `jsonable_encoder`，并把结果放进一个 `JSONResponse`。

Tests added here will be seen by all designers of language specific prompts.

Use as follows:

* Have a language specific prompt - `docs/{language code}/llm-prompt.md`.

你也可以在依赖项中声明 `Response` 参数，并在其中设置头部（和 cookies）。

## 直接返回 `Response` { #return-a-response-directly }

你也可以在直接返回 `Response` 时添加头部。

按照[直接返回响应](response-directly.md)中所述创建响应，并将头部作为附加参数传递：

{* ../../docs_src/response_headers/tutorial001_py310.py hl[10:12] *}

/// note | 技术细节

你也可以使用 `from starlette.responses import Response` 或 `from starlette.responses import JSONResponse`。

여기에 추가된 테스트는 언어별 프롬프트를 설계하는 모든 사람이 보게 됩니다.

사용 방법은 다음과 같습니다:

* 언어별 프롬프트 `docs/{language code}/llm-prompt.md`를 준비합니다.
* 이 문서를 원하는 대상 언어로 새로 번역합니다(예: `translate.py`의 `translate-page` 명령). 그러면 `docs/{language code}/docs/_llm-test.md` 아래에 번역이 생성됩니다.
* 번역에서 문제가 없는지 확인합니다.
* 필요하다면 언어별 프롬프트, 일반 프롬프트, 또는 영어 문서를 개선합니다.

[レスポンスモデル](../tutorial/response-model.md) を宣言した場合、FastAPI は Pydantic を使ってデータをJSONにシリアライズします。

レスポンスモデルを宣言しない場合、FastAPI は [JSON互換エンコーダ](../tutorial/encoder.md) で説明されている `jsonable_encoder` を使用し、その結果を `JSONResponse` に入れます。

また、`JSONResponse` を直接作成して返すこともできます。

/// tip

通常は、`JSONResponse` を直接返すよりも、[レスポンスモデル](../tutorial/response-model.md) を使うほうがパフォーマンスが大幅に良くなります。これは、Pydantic によるシリアライズが Rust で実行されるためです。

///

## Örnek { #example }

Basit bir örnek için, [Daha Büyük Uygulamalar](../tutorial/bigger-applications.md) ve [Test Etme](../tutorial/testing.md) bölümlerinde anlatılana benzer bir dosya yapısı düşünelim:

```
.
├── app
│   ├── __init__.py
│   ├── main.py
│   └── test_main.py
```

`main.py` dosyası şöyle olur: