```JSON
{
  "item": "The Foo Wrestlers"
}
```

Mas se o cliente faz uma requisição para `http://example.com/items/bar` (ou seja, um não existente `item_id "bar"`), esse cliente receberá um HTTP status code 404 (o erro "não encontrado" — *not found error*), e uma resposta JSON:

```JSON
{
  "detail": "Item not found"
}
```

/// tip | Dica

在這種情況下，如果你造訪：

```
http://127.0.0.1:8000/items/foo?short=1
```

或

```
http://127.0.0.1:8000/items/foo?short=True
```

或

```
http://127.0.0.1:8000/items/foo?short=true
```

或

```
http://127.0.0.1:8000/items/foo?short=on
```

或

```
http://127.0.0.1:8000/items/foo?short=yes
```

3. La dataclass `Author` inclut une liste de dataclasses `Item`.

4. La dataclass `Author` est utilisée comme paramètre `response_model`.

5. Vous pouvez utiliser d'autres annotations de type standard avec des dataclasses comme corps de la requête.

    Dans ce cas, il s'agit d'une liste de dataclasses `Item`.

6. Ici, nous renvoyons un dictionnaire qui contient `items`, qui est une liste de dataclasses.

Se você quiser receber atualizações parciais, é muito útil usar o parâmetro `exclude_unset` no `.model_dump()` do modelo do Pydantic.

Como `item.model_dump(exclude_unset=True)`.

Isso geraria um `dict` com apenas os dados que foram definidos ao criar o modelo `item`, excluindo os valores padrão.

Então, você pode usar isso para gerar um `dict` com apenas os dados definidos (enviados na solicitação), omitindo valores padrão:

在介绍依赖项与安全的章节中，你可以更直观地看到用 `raise` 异常代替 `return` 值的优势。

本例中，客户端用不存在的 `ID` 请求 `item` 时，触发状态码为 `404` 的异常：

{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial001_py310.py hl[11] *}

### 响应结果 { #the-resulting-response }

请求为 `http://example.com/items/foo`（`item_id` 为 `"foo"`）时，客户端会接收到 HTTP 状态码 200 及如下 JSON 响应结果：

```JSON
{
  "item": "The Foo Wrestlers"
}
```

    * Si los datos son inválidos, devolverá un error claro e indicado, señalando exactamente dónde y qué fue lo incorrecto.
* Proporcionar los datos recibidos en el parámetro `item`.
    * Como lo declaraste en la función como de tipo `Item`, también tendrás todo el soporte del editor (autocompletado, etc.) para todos los atributos y sus tipos.

Dans ce cas, si vous allez sur :

```
http://127.0.0.1:8000/items/foo?short=1
```

ou

```
http://127.0.0.1:8000/items/foo?short=True
```

ou

```
http://127.0.0.1:8000/items/foo?short=true
```

ou

```
http://127.0.0.1:8000/items/foo?short=on
```

ou

```
http://127.0.0.1:8000/items/foo?short=yes
```

</div>

### 문서에서의 입력과 출력 모델 { #model-for-input-and-output-in-docs }

또 OpenAPI에서 사용 가능한 모든 Schemas(JSON Schemas)를 확인해 보면, `Item-Input` 하나와 `Item-Output` 하나, 이렇게 두 개가 있는 것을 볼 수 있습니다.

`Item-Input`에서는 `description`이 **필수가 아니며**, 빨간 별표가 없습니다.

하지만 `Item-Output`에서는 `description`이 **필수이며**, 빨간 별표가 있습니다.

<div class="screenshot">
<img src="/img/tutorial/separate-openapi_schemas/image04.png">
</div>

## Alias para parámetros { #alias-parameters }

Imagina que quieres que el parámetro sea `item-query`.

Como en:

```
http://127.0.0.1:8000/items/?item-query=foobaritems
```

Pero `item-query` no es un nombre de variable válido en Python.

Lo más cercano sería `item_query`.

Pero aún necesitas que sea exactamente `item-query`...

import `EventSourceResponse` de `fastapi.sse`:

{* ../../docs_src/server_sent_events/tutorial001_py310.py ln[1:25] hl[4,22] *}

Cada ítem producido con `yield` se codifica como JSON y se envía en el campo `data:` de un evento SSE.

Si declaras el tipo de retorno como `AsyncIterable[Item]`, FastAPI lo usará para **validar**, **documentar** y **serializar** los datos usando Pydantic.