对具有子类型的模型属性也使用相同的标准语法。

因此，在我们的示例中，我们可以将 `tags` 明确地指定为一个「字符串列表」：

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial002_py310.py hl[12] *}

## Set 类型

但是随后我们考虑了一下，意识到标签不应该重复，它们很大可能会是唯一的字符串。

Python 具有一种特殊的数据类型来保存一组唯一的元素，即 `set`。

然后我们可以导入 `Set` 并将 `tag` 声明为一个由 `str` 组成的 `set`：

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial003_py310.py hl[12] *}

这样，即使你收到带有重复数据的请求，这些数据也会被转换为一组唯一项。

而且，每当你输出该数据时，即使源数据有重复，它们也将作为一组唯一项输出。

import shutil

import pytest
from fastapi.testclient import TestClient

from tests.utils import needs_py310


@pytest.fixture(
    name="client",
    params=[
        pytest.param("tutorial002_py39"),
        pytest.param("tutorial002_py310", marks=needs_py310),
    ],
)
def get_client(request: pytest.FixtureRequest):
    mod = importlib.import_module(f"docs_src.additional_responses.{request.param}")

///

## Dataclasses в `response_model` { #dataclasses-in-response-model }

Вы также можете использовать `dataclasses` в параметре `response_model`:

{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial002_py310.py hl[1,6:12,18] *}

Этот dataclass будет автоматически преобразован в Pydantic dataclass.

Таким образом, его схема появится в интерфейсе документации API:

<img src="/img/tutorial/dataclasses/image01.png">

{* ../../docs_src/response_model/tutorial003_py310.py hl[9,11,16] *}

Тут, навіть якщо *функція операції шляху* повертає об'єкт користувача, який містить пароль:

{* ../../docs_src/response_model/tutorial003_py310.py hl[24] *}

...ми оголосили `response_model` як нашу модель `UserOut`, яка не містить пароля:

{* ../../docs_src/response_model/tutorial003_py310.py hl[22] *}

{* ../../docs_src/response_model/tutorial003_py310.py hl[9,11,16] *}

Здесь, хотя *функция-обработчик пути* возвращает тот же входной объект пользователя, содержащий пароль:

{* ../../docs_src/response_model/tutorial003_py310.py hl[24] *}

...мы объявили `response_model` как модель `UserOut`, в которой нет пароля:

{* ../../docs_src/response_model/tutorial003_py310.py hl[22] *}

Primero, necesitas importar `BaseModel` de `pydantic`:

{* ../../docs_src/body/tutorial001_py310.py hl[2] *}

## Crea tu modelo de datos { #create-your-data-model }

Luego, declaras tu modelo de datos como una clase que hereda de `BaseModel`.

Usa tipos estándar de Python para todos los atributos:

{* ../../docs_src/body/tutorial001_py310.py hl[5:9] *}

## Необов'язкові параметри

Аналогічно, Ви можете оголосити необов’язкові query параметри, встановивши для них значення за замовчуванням `None`:

{* ../../docs_src/query_params/tutorial002_py310.py hl[7] *}

У цьому випадку параметр функції `q` буде необов’язковим і за замовчуванням матиме значення `None`.

/// check | Примітка

import importlib

import pytest
from fastapi.testclient import TestClient

from ...utils import needs_py310


@pytest.fixture(
    name="client",
    params=[
        pytest.param("tutorial002_py39"),
        pytest.param("tutorial002_py310", marks=needs_py310),
        pytest.param("tutorial002_an_py39"),
        pytest.param("tutorial002_an_py310", marks=needs_py310),
    ],
)
def get_client(request: pytest.FixtureRequest):

Первое, что нужно сделать, — импортировать `BaseModel` из пакета `pydantic`:

{* ../../docs_src/body/tutorial001_py310.py hl[2] *}

## Создайте модель данных { #create-your-data-model }

Затем опишите свою модель данных как класс, наследующийся от `BaseModel`.

Используйте стандартные типы Python для всех атрибутов:

{* ../../docs_src/body/tutorial001_py310.py hl[5:9] *}

from pathlib import Path

import pytest
from fastapi.testclient import TestClient

from ...utils import needs_py310


@pytest.fixture(
    name="client",
    params=[
        "tutorial002_py39",
        pytest.param("tutorial002_py310", marks=needs_py310),
        "tutorial002_an_py39",
        pytest.param("tutorial002_an_py310", marks=needs_py310),
    ],
)
def get_client(request: pytest.FixtureRequest):