{* ../../docs_src/first_steps/tutorial001_py39.py hl[8] *}

Sie können ein `dict`, eine `list`, einzelne Werte wie `str`, `int`, usw. zurückgeben.

Sie können auch Pydantic-Modelle zurückgeben (dazu später mehr).

Es gibt viele andere Objekte und Modelle, die automatisch zu JSON konvertiert werden (einschließlich ORMs, usw.). Versuchen Sie, Ihre Lieblingsobjekte zu verwenden. Es ist sehr wahrscheinlich, dass sie bereits unterstützt werden.

{* ../../docs_src/path_params/tutorial005_py39.py hl[1,6:9] *}

/// tip

If you are wondering, "AlexNet", "ResNet", and "LeNet" are just names of Machine Learning <abbr title="Technically, Deep Learning model architectures">models</abbr>.

///

### Declare a *path parameter* { #declare-a-path-parameter }

Then create a *path parameter* with a type annotation using the enum class you created (`ModelName`):

/// info | Información

Ten en cuenta que el `TestClient` recibe datos que pueden ser convertidos a JSON, no modelos de Pydantic.

Si tienes un modelo de Pydantic en tu prueba y quieres enviar sus datos a la aplicación durante las pruebas, puedes usar el `jsonable_encoder` descrito en [Codificador Compatible con JSON](encoder.md){.internal-link target=_blank}.

            <tagBase>https://svn.apache.org/repos/asf/maven/components/tags</tagBase>
          </configuration>
        </plugin>
        <plugin>
          <groupId>org.codehaus.modello</groupId>
          <artifactId>modello-maven-plugin</artifactId>
          <version>${modelloVersion}</version>
          <configuration>
            <useJava5>true</useJava5>
          </configuration>
          <executions>

        model = builder.build();
        String modelVersion = new MavenModelVersion().getModelVersion(model);
        if (!ModelBuilder.MODEL_VERSION_4_0_0.equals(modelVersion) && !preserveModelVersion) {
            warnNotDowngraded(project);
        }
        model = model.withModelVersion(modelVersion);
        return model;
    }

/// info | Info

Beachten Sie, dass der `TestClient` Daten empfängt, die nach JSON konvertiert werden können, keine Pydantic-Modelle.

    * Convert Python types (`str`, `int`, `float`, `bool`, `list`, etc).
    * `datetime` objects.
    * `UUID` objects.
    * Database models.
    * ...and many more.
* Automatic interactive API documentation, including 2 alternative user interfaces:
    * Swagger UI.
    * ReDoc.

---

Coming back to the previous code example, **FastAPI** will:

Вы можете объявлять примеры данных, которые ваше приложение может получать.

Вот несколько способов, как это сделать.

## Дополнительные данные JSON Schema в моделях Pydantic { #extra-json-schema-data-in-pydantic-models }

Вы можете объявить `examples` для модели Pydantic, которые будут добавлены в сгенерированную JSON Schema.

//// tab | Pydantic v2

{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial001_py310.py hl[13:24] *}

////

from collections.abc import Sequence
from dataclasses import dataclass
from enum import Enum
from typing import Annotated, Any, Callable, Optional, Union

from fastapi.exceptions import FastAPIDeprecationWarning
from fastapi.openapi.models import Example
from pydantic import AliasChoices, AliasPath
from pydantic.fields import FieldInfo
from typing_extensions import Literal, deprecated

from ._compat import (
    Undefined,
)

/// tip

Pydantic 是 FastAPI 中所有数据验证和序列化的核心，当你在没有设默认值的情况下使用 `Optional` 或 `Union[Something, None]` 时，它具有特殊行为，你可以在 Pydantic 文档中阅读有关<a href="https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/models/#required-optional-fields" class="external-link" target="_blank">必需可选字段</a>的更多信息。

///

## 查询参数列表 / 多个值

当你使用 `Query` 显式地定义查询参数时，你还可以声明它去接收一组值，或换句话来说，接收多个值。

例如，要声明一个可在 URL 中出现多次的查询参数 `q`，你可以这样写：