<span style="color: green;">INFO</span>:     Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit)
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</div>

在瀏覽器開啟 [http://127.0.0.1:8000](http://127.0.0.1:8000)。

在那裡你可以設定：

* "Item ID"，用於路徑。
* "Token"，作為查詢參數。

/// tip

注意查詢參數 `token` 會由一個依賴處理。

///

之後你就能連線到 WebSocket，並開始收發訊息：

<img src="/img/tutorial/websockets/image05.png">

///

`response_model` recibe el mismo tipo que declararías para un campo de modelo Pydantic, por lo que puede ser un modelo de Pydantic, pero también puede ser, por ejemplo, un `list` de modelos de Pydantic, como `List[Item]`.

FastAPI usará este `response_model` para hacer toda la documentación de datos, validación, etc. y también para **convertir y filtrar los datos de salida** a su declaración de tipo.

/// tip | Consejo

**FastAPI** 為了方便開發者，將 `starlette.responses` 也提供為 `fastapi.responses`。但大多數可用的回應類型其實直接來自 Starlette。

///

## 回傳自訂 `Response` { #returning-a-custom-response }

上面的範例展示了所需的各個部分，但目前還不太實用，因為你其實可以直接回傳 `item`，**FastAPI** 就會幫你把它放進 `JSONResponse`，轉成 `dict` 等，這些都是預設行為。

現在來看看如何用它來回傳自訂回應。

假設你想要回傳一個 [XML](https://en.wikipedia.org/wiki/XML) 回應。

你可以把 XML 內容放進一個字串，把它放進 `Response`，然後回傳它：

		}
		buf.WriteString(input.Text())
	}
}

type badLexTest struct {
	input string
	error string
}

var badLexTests = []badLexTest{
	{
		"3 #define foo bar\n",
		"'#' must be first item on line",
	},
	{
		"#ifdef foo\nhello",
		"unclosed #ifdef or #ifndef",
	},
	{
		"#ifndef foo\nhello",
		"unclosed #ifdef or #ifndef",
	},
	{
		"#ifdef foo\nhello\n#else\nbye",

```

</div>

Tarayıcınızda [http://127.0.0.1:8000](http://127.0.0.1:8000) adresini açın.

Burada şunları ayarlayabilirsiniz:

* path'te kullanılan "Item ID".
* query parametresi olarak kullanılan "Token".

/// tip

query'deki `token` değerinin bir dependency tarafından ele alınacağına dikkat edin.

///

其中一些方案也可能是开源的或提供免费层级，你可以不花钱就先试用。其他商业 SDK 生成器也可在网上找到。🤓

## 创建一个 TypeScript SDK { #create-a-typescript-sdk }

先从一个简单的 FastAPI 应用开始：

{* ../../docs_src/generate_clients/tutorial001_py310.py hl[7:9,12:13,16:17,21] *}

请注意，这些*路径操作*使用 `Item` 和 `ResponseMessage` 模型来定义它们的请求载荷和响应载荷。

### API 文档 { #api-docs }

访问 `/docs` 时，你会看到有用于请求发送和响应接收数据的**模式**：

<img src="/img/tutorial/generate-clients/image01.png">

之所以能看到这些模式，是因为它们在应用中用模型声明了。

`load${EVENT_KEY}${DATA_API_KEY}`\nconst EVENT_CLICK_DATA_API = `click${EVENT_KEY}${DATA_API_KEY}`\n\nconst SELECTOR_ACTIVE = '.active'\nconst SELECTOR_ACTIVE_ITEM = '.active.carousel-item'\nconst SELECTOR_ITEM = '.carousel-item'\nconst SELECTOR_ITEM_IMG = '.carousel-item img'\nconst SELECTOR_NEXT_PREV = '.carousel-item-next, .carousel-item-prev'\nconst SELECTOR_INDICATORS = '.carousel-indicators'\nconst SELECTOR_DATA_SLIDE = '[data-slide], [data-slide-to]'\nconst SELECTOR_DATA_RIDE = '[data-ride=\"carousel\"]'\n\nconst...

Les arguments suivants sont pris en charge :

**FastAPI**는 개발자의 편의를 위해 `starlette.responses`를 `fastapi.responses`로 제공합니다. 하지만 대부분의 사용 가능한 응답은 Starlette에서 직접 제공합니다.

///

## 사용자 정의 `Response` 반환하기 { #returning-a-custom-response }

위 예제는 필요한 모든 부분을 보여주지만, 아직은 그다지 유용하지 않습니다. `item`을 그냥 직접 반환했어도 **FastAPI**가 기본으로 이를 `JSONResponse`에 넣고 `dict`로 변환하는 등의 작업을 모두 수행해 주었을 것이기 때문입니다.

이제, 이를 사용해 사용자 정의 응답을 반환하는 방법을 알아보겠습니다.

예를 들어 [XML](https://en.wikipedia.org/wiki/XML) 응답을 반환하고 싶다고 가정해 보겠습니다.

                    continue;
                }
                if (foundOrigin) {
                    if (line.startsWith("[")) {
                        // we're on to the next config item so stop looking
                        break;
                    }
                    String[] pair = line.trim().split("=", 2);
                    props.put(pair[0].trim(), pair[1].trim());
                } else {