## レスポンスモデルのエンコーディングパラメータ

レスポンスモデルにはデフォルト値を設定することができます:

{* ../../docs_src/response_model/tutorial004.py hl[11,13,14] *}

* `description: str = None`は`None`がデフォルト値です。
* `tax: float = 10.5`は`10.5`がデフォルト値です。
* `tags: List[str] = []` は空のリスト（`[]`）がデフォルト値です。

しかし、実際に保存されていない場合には結果からそれらを省略した方が良いかもしれません。

例えば、NoSQLデータベースに多くのオプション属性を持つモデルがあるが、デフォルト値でいっぱいの非常に長いJSONレスポンスを送信したくない場合です。

///

## どのように動作するか

リクエストの中に`Authorization`ヘッダーを探しに行き、その値が`Bearer`と何らかのトークンを含んでいるかどうかをチェックし、そのトークンを`str`として返します。

もし`Authorization`ヘッダーが見つからなかったり、値が`Bearer`トークンを持っていなかったりすると、401 ステータスコードエラー (`UNAUTHORIZED`) で直接応答します。

トークンが存在するかどうかをチェックしてエラーを返す必要はありません。関数が実行された場合、そのトークンに`str`が含まれているか確認できます。

インタラクティブなドキュメントですでに試すことができます:

<img src="/img/tutorial/security/image03.png">

#### `lru_cache` 技术细节

`@lru_cache` 修改了它所装饰的函数，以返回第一次返回的相同值，而不是再次计算它，每次都执行函数的代码。

因此，下面的函数将对每个参数组合执行一次。然后，每个参数组合返回的值将在使用完全相同的参数组合调用函数时再次使用。

例如，如果您有一个函数：
```Python
@lru_cache
def say_hi(name: str, salutation: str = "Ms."):
    return f"Hello {salutation} {name}"
```

您的程序可以像这样执行：

```mermaid
sequenceDiagram

participant code as Code
participant function as say_hi()

/// note | 備考

パスの一部でなければならないので、パスパラメータは常に必須です。

そのため、`...`を使用して必須と示す必要があります。

それでも、`None`で宣言しても、デフォルト値を設定しても、何の影響もなく、常に必要とされていることに変わりはありません。

///

## 必要に応じてパラメータを並び替える

クエリパラメータ`q`を必須の`str`として宣言したいとしましょう。

また、このパラメータには何も宣言する必要がないので、`Query`を使う必要はありません。

しかし、パスパラメータ`item_id`のために`Path`を使用する必要があります。

Pythonは「デフォルト」を持たない値の前に「デフォルト」を持つ値を置くことができません。

しかし、それらを並び替えることができ、デフォルト値を持たない値（クエリパラメータ`q`）を最初に持つことができます。

함수 매개변수는 다음을 따라서 인지하게 됩니다:

* 만약 매개변수가 **경로**에도 선언되어 있다면, 이는 경로 매개변수로 사용될 것입니다.
* 만약 매개변수가 (`int`, `float`, `str`, `bool` 등과 같은) **유일한 타입**으로 되어있으면, **쿼리** 매개변수로 해석될 것입니다.
* 만약 매개변수가 **Pydantic 모델** 타입으로 선언되어 있으면, 요청 **본문**으로 해석될 것입니다.

/// note | 참고

FastAPI는 `q`의 값이 필요없음을 알게 될 것입니다. 기본 값이 `= None`이기 때문입니다.

`Union[str, None]`에 있는 `Union`은 FastAPI에 의해 사용된 것이 아니지만, 편집기로 하여금 더 나은 지원과 에러 탐지를 지원할 것입니다.

///

## Pydantic없이

### Création d'un `Enum`

Importez `Enum` et créez une sous-classe qui hérite de `str` et `Enum`.

En héritant de `str` la documentation sera capable de savoir que les valeurs doivent être de type `string` et pourra donc afficher cette `Enum` correctement.

    private static String stripLeadingAndTrailingQuotes(String str) {
        final int length = str.length();
        if (length > 1
                && str.startsWith("\"")
                && str.endsWith("\"")
                && str.substring(1, length - 1).indexOf('"') == -1) {
            str = str.substring(1, length - 1);
        }

        return str;
    }

```Python
something(some_argument, some_keyword_argument="foo")
```

这就是 "可调用对象"。

## 类作为依赖项

您可能会注意到，要创建一个 Python 类的实例，您可以使用相同的语法。

举个例子:

```Python
class Cat:
    def __init__(self, name: str):
        self.name = name


fluffy = Cat(name="Mr Fluffy")
```

在这个例子中, `fluffy` 是一个 `Cat` 类的实例。

为了创建 `fluffy`，你调用了 `Cat` 。

所以，Python 类也是 **可调用对象**。

from fastapi import FastAPI
from fastapi.testclient import TestClient
from inline_snapshot import snapshot
from pydantic import BaseModel, condecimal

app = FastAPI()


class Item(BaseModel):
    name: str
    age: condecimal(gt=Decimal(0.0))  # type: ignore


@app.post("/items/")
def save_item_no_body(item: list[Item]):
    return {"item": item}


client = TestClient(app)

from fastapi.testclient import TestClient


class Session:
    def __init__(self) -> None:
        self.data = ["foo", "bar", "baz"]
        self.open = True

    def __iter__(self) -> Generator[str, None, None]:
        for item in self.data:
            if self.open:
                yield item
            else:
                raise ValueError("Session closed")


@contextmanager