Але за замовчуванням усе **«просто працює»**.

### Валідація { #validation }

* Підтримка валідації для більшості (або всіх?) **типів даних Python**, зокрема:
    * JSON-об'єктів (`dict`).
    * JSON-масивів (`list`) із визначенням типів елементів.
    * Полів-рядків (`str`) із визначенням мінімальної та максимальної довжини.
    * Чисел (`int`, `float`) з мінімальними та максимальними значеннями тощо.

```Python
some_variable: PlaneItem | CarItem
```

但如果把它写成赋值 `response_model=PlaneItem | CarItem`，就会报错，因为 Python 会尝试在 `PlaneItem` 和 `CarItem` 之间执行一个“无效的运算”，而不是把它当作类型注解来解析。

## 模型列表 { #list-of-models }

同样地，你可以声明由对象列表构成的响应。

为此，请使用标准的 Python `list`：

{* ../../docs_src/extra_models/tutorial004_py310.py hl[18] *}

## 任意 `dict` 的响应 { #response-with-arbitrary-dict }

你也可以使用普通的任意 `dict` 来声明响应，只需声明键和值的类型，无需使用 Pydantic 模型。

  }

  private static SuccessorsFunction<Character> createUndirectedGraph(String... edges) {
    return createGraph(/* directed= */ false, edges);
  }

  /**
   * Creates a graph from a list of node pairs (encoded as strings, e.g. "ab" means that this graph
   * has an edge between 'a' and 'b').
   *
   * <p>The {@code successors} are always returned in alphabetical order.
   */

import org.gradle.api.artifacts.dsl.RepositoryHandler;
import org.gradle.api.artifacts.repositories.MavenArtifactRepository;

import java.net.MalformedURLException;
import java.net.URI;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.Locale;
import java.util.regex.Matcher;
import java.util.regex.Pattern;

public class RepositoriesSetupPlugin implements Plugin<Project> {

Die Tests:

## Codeschnipsel { #code-snippets }

//// tab | Test

Dies ist ein Codeschnipsel: `foo`. Und dies ist ein weiteres Codeschnipsel: `bar`. Und noch eins: `baz quux`.

////

//// tab | Info

# JSON-совместимый кодировщик { #json-compatible-encoder }

В некоторых случаях может потребоваться преобразование типа данных (например, Pydantic-модели) в тип, совместимый с JSON (например, `dict`, `list` и т.д.).

Например, если необходимо хранить его в базе данных.

Для этого **FastAPI** предоставляет функцию `jsonable_encoder()`.

## Использование `jsonable_encoder` { #using-the-jsonable-encoder }

## Model Listesi { #list-of-models }

Aynı şekilde, nesne listesi döndüren response'ları da tanımlayabilirsiniz.

Bunun için standart Python `list`'i kullanın:

{* ../../docs_src/extra_models/tutorial004_py310.py hl[18] *}

## Rastgele `dict` ile Response { #response-with-arbitrary-dict }

## Добавление `dependencies` (зависимостей) в *декоратор операции пути* { #add-dependencies-to-the-path-operation-decorator }

*Декоратор операции пути* получает необязательный аргумент `dependencies`.

Это должен быть `list` состоящий из `Depends()`:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial006_an_py310.py hl[19] *}

Die folgenden Argumente werden unterstützt:

* `minimum_size` – Responses, die kleiner als diese Mindestgröße in Bytes sind, nicht per GZip komprimieren. Der Defaultwert ist `500`.

# Eine Response direkt zurückgeben { #return-a-response-directly }

Wenn Sie eine **FastAPI** *Pfadoperation* erstellen, können Sie normalerweise beliebige Daten davon zurückgeben: ein `dict`, eine `list`, ein Pydantic-Modell, ein Datenbankmodell, usw.

Wenn Sie ein [Responsemodell](../tutorial/response-model.md) deklarieren, wird FastAPI es verwenden, um die Daten mithilfe von Pydantic nach JSON zu serialisieren.