///

## FastAPI ile JSON Lines Akışı { #stream-json-lines-with-fastapi }

FastAPI ile JSON Lines akışı yapmak için, *path operation function* içinde `return` kullanmak yerine, her öğeyi sırayla üretmek için `yield` kullanabilirsiniz.

{* ../../docs_src/stream_json_lines/tutorial001_py310.py ln[1:24] hl[24] *}

# Повернення Response безпосередньо { #return-a-response-directly }

Коли ви створюєте операцію шляху **FastAPI**, зазвичай ви можете повертати з неї будь-які дані: `dict`, `list`, модель Pydantic, модель бази даних тощо.

Якщо ви оголосите [Модель відповіді](../tutorial/response-model.md), **FastAPI** використає її, щоб серіалізувати дані у JSON за допомогою Pydantic.

from fastapi.testclient import TestClient

from .config import Settings
from .main import app, get_settings

client = TestClient(app)


def get_settings_override():
    return Settings(admin_email="******@****.***")


app.dependency_overrides[get_settings] = get_settings_override


def test_app():
    response = client.get("/info")
    data = response.json()
    assert data == {
        "app_name": "Awesome API",

    timestamp: datetime
    description: str | None = None


app = FastAPI()


@app.put("/items/{id}")
def update_item(id: str, item: Item):
    json_compatible_item_data = jsonable_encoder(item)

    process_after: timedelta = Body(),
    repeat_at: time | None = Body(default=None),
):
    start_process = start_datetime + process_after
    duration = end_datetime - start_process
    return {
        "item_id": item_id,
        "start_datetime": start_datetime,
        "end_datetime": end_datetime,
        "process_after": process_after,
        "repeat_at": repeat_at,
        "start_process": start_process,

# Eine Response direkt zurückgeben { #return-a-response-directly }

Wenn Sie eine **FastAPI** *Pfadoperation* erstellen, können Sie normalerweise beliebige Daten davon zurückgeben: ein `dict`, eine `list`, ein Pydantic-Modell, ein Datenbankmodell, usw.

Wenn Sie ein [Responsemodell](../tutorial/response-model.md) deklarieren, wird FastAPI es verwenden, um die Daten mithilfe von Pydantic nach JSON zu serialisieren.

from fastapi import FastAPI
from fastapi.params import Param
from fastapi.testclient import TestClient

app = FastAPI()


@app.get("/items/")
def read_items(q: str | None = Param(default=None)):  # type: ignore
    return {"q": q}


client = TestClient(app)


def test_default_param_query_none():
    response = client.get("/items/")
    assert response.status_code == 200, response.text
    assert response.json() == {"q": None}

    response = {}
    if commons.q:
        response.update({"q": commons.q})
    items = fake_items_db[commons.skip : commons.skip + commons.limit]
    response.update({"items": items})

app = FastAPI()


@app.get("/items/")
async def read_items(q: str | None = None):
    results = {"items": [{"item_id": "Foo"}, {"item_id": "Bar"}]}
    if q:
        results.update({"q": q})

from fastapi.responses import PlainTextResponse
from fastapi.testclient import TestClient

from docs_src.advanced_middleware.tutorial003_py310 import app


@app.get("/large")
async def large():
    return PlainTextResponse("x" * 4000, status_code=200)


client = TestClient(app)


def test_middleware():
    response = client.get("/large", headers={"accept-encoding": "gzip"})
    assert response.status_code == 200, response.text