Puedes definir un atributo como un subtipo. Por ejemplo, una `list` en Python:

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial001_py310.py hl[12] *}

Esto hará que `tags` sea una lista, aunque no declare el tipo de los elementos de la lista.

## Campos de lista con parámetro de tipo { #list-fields-with-type-parameter }

Pero Python tiene una forma específica de declarar listas con tipos internos, o "parámetros de tipo":

/// warning | Achtung

Das Pydantic-Team hat die Unterstützung für Pydantic v1 in den neuesten Python-Versionen eingestellt, beginnend mit **Python 3.14**.

Dies schließt `pydantic.v1` ein, das unter Python 3.14 und höher nicht mehr unterstützt wird.

Wenn Sie die neuesten Features von Python nutzen möchten, müssen Sie sicherstellen, dass Sie Pydantic v2 verwenden.

///

### Що таке «Менеджери контексту» { #what-are-context-managers }

«Менеджери контексту» - це будь-які Python-об'єкти, які можна використовувати в операторі `with`.

Наприклад, [можна використати `with`, щоб прочитати файл](https://docs.python.org/3/tutorial/inputoutput.html#reading-and-writing-files):

```Python
with open("./somefile.txt") as f:
    contents = f.read()
    print(contents)
```

/// check | Vérifications

Remarquez que la valeur reçue par votre fonction (et renvoyée) est `3`, en tant qu'entier (`int`) Python, pas la chaîne de caractères « 3 ».

Ainsi, avec cette déclaration de type, **FastAPI** vous fournit automatiquement le <dfn title="conversion de la chaîne de caractères provenant d'une requête HTTP en données Python">« parsing »</dfn> de la requête.

///

## Validation de données { #data-validation }

/// warning | Atenção

A equipe do Pydantic interrompeu o suporte ao Pydantic v1 para as versões mais recentes do Python, a partir do **Python 3.14**.

Isso inclui `pydantic.v1`, que não é mais suportado no Python 3.14 e superiores.

Se quiser usar as funcionalidades mais recentes do Python, você precisará garantir que usa o Pydantic v2.

///

A. Unique TensorFlower <******@****.***> 1748674487 -0700

`@lru_cache` є частиною `functools`, що входить до стандартної бібліотеки Python, більше про це можна прочитати в [документації Python для `@lru_cache`](https://docs.python.org/3/library/functools.html#functools.lru_cache).

## Підсумок { #recap }

В современных версиях Python есть очень интуитивный способ определять асинхронный код. Это делает его похожим на обычный «последовательный» код, а «ожидание» выполняется за вас в нужные моменты.

Когда есть операция, которой нужно подождать перед тем, как вернуть результат, и она поддерживает эти новые возможности Python, вы можете написать так:

```Python
burgers = await get_burgers(2)
```

# Тестування { #testing }

Завдяки [Starlette](https://www.starlette.dev/testclient/), тестувати застосунки **FastAPI** просто й приємно.

Воно базується на [HTTPX](https://www.python-httpx.org), який, своєю чергою, спроєктований на основі Requests, тож він дуже знайомий та інтуїтивно зрозумілий.

З його допомогою ви можете використовувати [pytest](https://docs.pytest.org/) безпосередньо з **FastAPI**.

## Використання `TestClient` { #using-testclient }

/// warning | Alertes

L'équipe Pydantic a arrêté la prise en charge de Pydantic v1 pour les dernières versions de Python, à partir de **Python 3.14**.

Cela inclut `pydantic.v1`, qui n'est plus pris en charge en Python 3.14 et versions ultérieures.

Si vous souhaitez utiliser les dernières fonctionnalités de Python, vous devez vous assurer que vous utilisez Pydantic v2.

///