For example, you could want to **return a dictionary** or a database object, but **declare it as a Pydantic model**. This way the Pydantic model would do all the data documentation, validation, etc. for the object that you returned (e.g. a dictionary or database object).

Zum Beispiel könnten Sie **ein Dictionary zurückgeben** wollen, oder ein Datenbank-Objekt, aber **es als Pydantic-Modell deklarieren**. Auf diese Weise übernimmt das Pydantic-Modell alle Datendokumentation, -validierung, usw. für das Objekt, welches Sie zurückgeben (z. B. ein Dictionary oder ein Datenbank-Objekt).

但更重要的是：

* 它會將輸出資料限制並過濾為回傳型別中定義的內容。
    * 這對安全性特別重要，下面會再看到更多細節。

## `response_model` 參數 { #response-model-parameter }

有些情況下，你需要或想要回傳的資料與你宣告的型別不完全相同。

例如，你可能想要回傳一個 dictionary 或資料庫物件，但把回應宣告為一個 Pydantic 模型。這樣 Pydantic 模型就會替你回傳的物件（例如 dictionary 或資料庫物件）處理所有的資料文件、驗證等。

如果你加了回傳型別註解，工具與編輯器會（正確地）抱怨你的函式回傳的型別（例如 dict）與你宣告的（例如 Pydantic 模型）不同。

在這些情況下，你可以使用「路徑操作裝飾器」參數 `response_model`，而不是函式的回傳型別。

你可以在任何「路徑操作」上使用 `response_model` 參數：

                "x-aperture-labs-portal": "blue"
            }
        }
    }
}
```

### Özel OpenAPI *path operation* şeması { #custom-openapi-path-operation-schema }

`openapi_extra` içindeki dictionary, *path operation* için otomatik üretilen OpenAPI şemasıyla derinlemesine (deep) birleştirilir.

Böylece otomatik üretilen şemaya ek veri ekleyebilirsiniz.

## Ein `dict` aus dem vorherigen Beispiel { #a-dict-from-the-previous-example }

Im vorherigen Beispiel haben wir ein <abbr title="Dictionary – Zuordnungstabelle: In anderen Sprachen auch Hash, Map, Objekt, Assoziatives Array genannt">`dict`</abbr> von unserer Abhängigkeit („Dependable“) zurückgegeben:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py hl[9] *}

{* ../../docs_src/events/tutorial003_py310.py hl[16,19] *}

Here we are simulating the expensive *startup* operation of loading the model by putting the (fake) model function in the dictionary with machine learning models before the `yield`. This code will be executed **before** the application **starts taking requests**, during the *startup*.

Z. B.:

* Um einen *Pfad*- oder *Query*-Parameter zu übergeben, fügen Sie ihn der URL selbst hinzu.
* Um einen JSON-Body zu übergeben, übergeben Sie ein Python-Objekt (z. B. ein <abbr title="Dictionary – Zuordnungstabelle: In anderen Sprachen auch Hash, Map, Objekt, Assoziatives Array genannt">`dict`</abbr>) an den Parameter `json`.

@GwtCompatible
public final class Comparators {
  private Comparators() {}

  /**
   * Returns a new comparator which sorts iterables by comparing corresponding elements pairwise
   * until a nonzero result is found; imposes "dictionary order." If the end of one iterable is
   * reached, but not the other, the shorter iterable is considered to be less than the longer one.

#### Pydantics `.model_dump()` { #pydantics-model-dump }

`user_in` ist ein Pydantic-Modell der Klasse `UserIn`.

Pydantic-Modelle haben eine `.model_dump()`-Methode, die ein <abbr title="Dictionary – Zuordnungstabelle: In anderen Sprachen auch Hash, Map, Objekt, Assoziatives Array genannt">`dict`</abbr> mit den Daten des Modells zurückgibt.

Wenn wir also ein Pydantic-Objekt `user_in` erstellen, etwa so:

```Python

     * @return The message manager.
     */
    public static MessageManager getMessageManager() {
        return getComponent(MESSAGE_MANAGER);
    }

    /**
     * Gets the dictionary manager component.
     * @return The dictionary manager.
     */
    public static DictionaryManager getDictionaryManager() {
        return getComponent(DICTIONARY_MANAGER);
    }

    /**
     * Gets the data service component.