public ApiDocsResponse() {
            super();
        }

        /**
         * The list of documents returned in the search results.
         */
        protected List<Map<String, Object>> docs;
        /**
         * Parameters for highlighting search results.
         */
        protected String highlightParams;
        /**
         * The execution time of the search query.
         */

Auf diese Weise erhalten Sie das beste beider Welten: Sowohl Typannotationen mit **Tool-Unterstützung** als auch **Datenfilterung**.

## Anzeige in der Dokumentation { #see-it-in-the-docs }

Wenn Sie sich die automatische Dokumentation betrachten, können Sie sehen, dass Eingabe- und Ausgabemodell beide ihr eigenes JSON-Schema haben:

<img src="/img/tutorial/response-model/image01.png">

<div class="termy">

```console
$ fastapi dev main.py

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

</div>

Затем перейдите в UI `/docs`. Вы увидите, что **FastAPI** использует эти **модели** для **документирования** API, а также для **сериализации** и **валидации** данных.

<div class="screenshot">
<img src="/img/tutorial/sql-databases/image01.png">
</div>

### Full Stack FastAPI PostgreSQL - Fonctionnalités

* Intégration **Docker** complète (basée sur Docker).
* Déploiement Docker en mode <a href="https://docs.docker.com/engine/swarm/" class="external-link" target="_blank">Swarm</a>
* Intégration **Docker Compose** et optimisation pour développement local.
* Serveur web Python **prêt au déploiement** utilisant Uvicorn et Gunicorn.

Ele é baseado no <a href="https://www.python-httpx.org" class="external-link" target="_blank">HTTPX</a>, que por sua vez é projetado com base em Requests, por isso é muito familiar e intuitivo.

Com ele, você pode usar o <a href="https://docs.pytest.org/" class="external-link" target="_blank">pytest</a> diretamente com **FastAPI**.

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

/// info | Informação

也就是说，**FastAPI** 针对差不多 80% 的 Python 开发者使用的编辑器进行了测试，而且其它大多数编辑器的工作方式也与之类似，因此，**FastAPI** 的优势几乎能在所有编辑器上体现。

通过这种方式，我就能找到尽可能减少代码重复的最佳方式，进而实现处处都有自动补全、类型提示与错误检查等支持。

所有这些都是为了给开发者提供最佳的开发体验。

## 需求项

经过测试多种备选方案，我最终决定使用  <a href="https://docs.pydantic.dev/" class="external-link" target="_blank">**Pydantic**</a>，并充分利用它的优势。

我甚至为它做了不少贡献，让它完美兼容了 JSON Schema，支持多种方式定义约束声明，并基于多个编辑器，改进了它对编辑器支持（类型检查、自动补全）。

## 경고

만약 무거운 백그라운드 작업을 수행해야하고 동일한 프로세스에서 실행할 필요가 없는 경우 (예: 메모리, 변수 등을 공유할 필요가 없음) <a href="https://docs.celeryq.dev" class="external-link" target="_blank">`Celery`</a>와 같은 큰 도구를 사용하면 도움이 될 수 있습니다.

RabbitMQ 또는 Redis와 같은 메시지/작업 큐 시스템 보다 복잡한 구성이 필요한 경향이 있지만, 여러 작업 프로세스를 특히 여러 서버의 백그라운드에서 실행할 수 있습니다.

*[Fess Site Search](https://github.com/codelibs/fess-site-search)*は、[Google Site Search](https://enterprise.google.com/search/products/gss.html)の無料代替です。詳細については、[FSS JS Generatorのドキュメント](https://fss-generator.codelibs.org/docs/manual)を参照してください。

## 公式サイト

[fess.codelibs.org](https://fess.codelibs.org/)

## 問題や質問

[discuss.codelibs.org](https://discuss.codelibs.org/c/FessEN/)

## はじめに

### API-Dokumentation { #api-docs }

Wenn Sie zu `/docs` gehen, sehen Sie, dass es die **Schemas** für die Daten enthält, die in Requests gesendet und in Responses empfangen werden:

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

Note que as *operações de rota* definem os modelos que usam para o corpo da requisição e o corpo da resposta, usando os modelos `Item` e `ResponseMessage`.

### Documentação da API { #api-docs }

Se você for para `/docs`, verá que ela tem os **schemas** para os dados a serem enviados nas requisições e recebidos nas respostas:

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