# Моделі параметрів Cookie { #cookie-parameter-models }

Якщо у вас є група **cookies**, які пов'язані між собою, ви можете створити **Pydantic-модель**, щоб оголосити їх. 🍪

Це дозволить вам повторно **використовувати модель** у **різних місцях**, а також оголосити валідацію та метадані для всіх параметрів одночасно. 😎

/// note | Примітка

Це підтримується з версії FastAPI `0.115.0`. 🤓

///

/// tip | Порада

# Моделі параметрів запиту { #query-parameter-models }

Якщо у Вас є група **параметрів запиту**, які пов’язані між собою, Ви можете створити **Pydantic-модель** для їх оголошення.

Це дозволить Вам **повторно використовувати модель** у **різних місцях**, а також оголошувати перевірки та метадані для всіх параметрів одночасно. 😎

/// note | Примітка

Ця можливість підтримується, починаючи з версії FastAPI `0.115.0`. 🤓

///

# 请求体 - 嵌套模型 { #body-nested-models }

使用 **FastAPI**，你可以定义、校验、记录文档并使用任意深度嵌套的模型（归功于Pydantic）。

## List 字段 { #list-fields }

你可以将一个属性定义为一个子类型。例如，Python `list`：

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial001_py310.py hl[12] *}

这将使 `tags` 成为一个由元素组成的列表。不过它没有声明每个元素的类型。

## 带类型参数的 List 字段 { #list-fields-with-type-parameter }

不过，Python 有一种用于声明具有内部类型（类型参数）的列表的特定方式：

### 声明带类型参数的 `list` { #declare-a-list-with-a-type-parameter }

## ドキュメントを見る { #see-it-in-the-docs }

自動ドキュメントを見ると、入力モデルと出力モデルがそれぞれ独自のJSON Schemaを持っていることが確認できます:

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

そして、両方のモデルは対話型のAPIドキュメントに使用されます:

<img src="/img/tutorial/response-model/image02.png">

## その他の戻り値の型アノテーション { #other-return-type-annotations }

Pydanticフィールドとして有効ではないものを返し、ツール（エディタやmypyなど）が提供するサポートを得るためだけに、関数でそれをアノテーションするケースがあるかもしれません。

如此，你就能同時擁有兩種好處：具備工具支援的型別註解，以及資料過濾。

## 在文件中查看 { #see-it-in-the-docs }

在自動文件中，你可以看到輸入模型與輸出模型各自都有自己的 JSON Schema：

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

而且兩個模型都會用在互動式 API 文件中：

<img src="/img/tutorial/response-model/image02.png">

## 其他回傳型別註解 { #other-return-type-annotations }

有時你回傳的東西不是有效的 Pydantic 欄位，你仍會在函式上加上註解，只為了獲得工具（編輯器、mypy 等）提供的支援。

**FastAPI** prendra ce modèle, générera son schéma JSON et l'inclura au bon endroit dans OpenAPI.

Par exemple, pour déclarer une autre réponse avec un code HTTP `404` et un modèle Pydantic `Message`, vous pouvez écrire :

{* ../../docs_src/additional_responses/tutorial001_py310.py hl[18,22] *}

/// note | Remarque

Gardez à l'esprit que vous devez renvoyer directement `JSONResponse`.

///

/// info

Genauso würde die Datenbank kein Pydantic-Modell (ein Objekt mit Attributen) akzeptieren, sondern nur ein `dict`.

Sie können für diese Fälle `jsonable_encoder` verwenden.

Es nimmt ein Objekt entgegen, wie etwa ein Pydantic-Modell, und gibt eine JSON-kompatible Version zurück:

{* ../../docs_src/encoder/tutorial001_py310.py hl[4,21] *}

De la misma manera, esta base de datos no recibiría un modelo de Pydantic (un objeto con atributos), solo un `dict`.

Puedes usar `jsonable_encoder` para eso.

Recibe un objeto, como un modelo de Pydantic, y devuelve una versión compatible con JSON:

{* ../../docs_src/encoder/tutorial001_py310.py hl[4,21] *}

En este ejemplo, convertiría el modelo de Pydantic a un `dict`, y el `datetime` a un `str`.

``` hl_lines="5"
.
├── app
│   ├── __init__.py
│   ├── main.py
│   └── test_main.py
```

Comme ce fichier se trouve dans le même package, vous pouvez utiliser des imports relatifs pour importer l’objet `app` depuis le module `main` (`main.py`) :

{* ../../docs_src/app_testing/app_a_py310/test_main.py hl[3] *}


… et avoir le code des tests comme précédemment.

## Tester : exemple étendu { #testing-extended-example }

{* ../../docs_src/response_change_status_code/tutorial001_py310.py hl[1,9,12] *}

Sonrasında, normalde yaptığınız gibi ihtiyacınız olan herhangi bir nesneyi döndürebilirsiniz (`dict`, bir veritabanı modeli, vb.).

Ve eğer bir `response_model` tanımladıysanız, döndürdüğünüz nesneyi filtrelemek ve dönüştürmek için yine kullanılacaktır.