///

## Modèles profondément imbriqués { #deeply-nested-models }

Vous pouvez définir des modèles imbriqués à une profondeur arbitraire :

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial007_py310.py hl[7,12,18,21,25] *}

/// info

Remarquez que `Offer` a une liste d’`Item`, qui à leur tour ont une liste optionnelle d’`Image`.

///

.brand-link{padding:0;border-bottom:none}.brand-link .brand-image{float:left;line-height:.8;margin-left:.8rem;margin-right:.5rem;margin-top:-3px;max-height:33px;width:auto}.brand-link .brand-image-xs{float:left;line-height:.8;margin-top:-.1rem;max-height:33px;width:auto}.brand-link .brand-image-xl{line-height:.8;max-height:40px;width:auto}.brand-link .brand-image-xl.single{margin-top:-.3rem}.brand-link.text-sm .brand-image,.text-sm .brand-link .brand-image{height:29px;margin-bottom:-.25rem;margin-left:.95...

                                    }
                                }
                            },
                            "required": True,
                        },
                    }
                }
            },
            "components": {
                "schemas": {
                    "Image": {
                        "properties": {

///

## Bodys aus reinen Listen { #bodies-of-pure-lists }

Wenn das äußerste Element des JSON-Bodys, das Sie erwarten, ein JSON-`array` (eine Python-`list`) ist, können Sie den Typ im Funktionsparameter deklarieren, mit der gleichen Syntax wie in Pydantic-Modellen:

```Python
images: list[Image]
```

so wie in:

///

## Corpos de listas puras { #bodies-of-pure-lists }

Se o valor de primeiro nível do corpo JSON que você espera for um `array` do JSON (uma` lista` do Python), você pode declarar o tipo no parâmetro da função, da mesma forma que nos modelos do Pydantic:

```Python
images: list[Image]
```

como em:

///

## Тіла запитів, що складаються зі списків { #bodies-of-pure-lists }

Якщо верхній рівень JSON тіла, яке ви очікуєте, є JSON `масивом` (у Python — `list`), ви можете оголосити тип у параметрі функції, як і в моделях Pydantic:

```Python
images: list[Image]
```

наприклад:

///

## Тела с чистыми списками элементов { #bodies-of-pure-lists }

Если верхний уровень значения тела JSON-объекта представляет собой JSON `array` (в Python — `list`), вы можете объявить тип в параметре функции, так же как в моделях Pydantic:

```Python
images: list[Image]
```

например так:

	// execute the HTTP request to create bucket.
	response, err := s.client.Do(request)
	c.Assert(err, nil)
	c.Assert(response.StatusCode, http.StatusOK)

	// Uploading a new object with Content-Type "image/png".
	// content for the object to be uploaded.
	buffer1 := bytes.NewReader([]byte("hello world"))
	objectName := "test-object.png"
	// constructing HTTP request for object upload.

	quarkus/extensions/grpc/runtime/pom.xml
	quarkus/test-framework/junit5/pom.xml
quarkus/extensions/container-image/container-image-jib/deployment/pom.xml
	quarkus/extensions/container-image/container-image-jib/runtime/pom.xml
	quarkus/extensions/container-image/deployment/pom.xml
quarkus/extensions/kubernetes/minikube/runtime/pom.xml
	quarkus/extensions/kubernetes-client/runtime-internal/pom.xml

# Settings and configurations that are common for all containers
x-minio-common: &minio-common
  image: minio/minio:${MINIO_VERSION}
  command: server http://minio{1...4}/data{1...3}
  env_file:
    - ./minio.env
  expose:
    - "9000"
    - "9001"

# starts 4 docker containers running minio server instances.
# using nginx reverse proxy, load balancing, you can access
# it through port 9000.
services:
  minio1:
    <<: *minio-common