The same way, you can declare responses of lists of objects.

For that, use the standard Python `typing.List` (or just `list` in Python 3.9 and above):

{* ../../docs_src/extra_models/tutorial004_py39.py hl[18] *}

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

Então, você pode declarar sua função assim:

{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial002_py39.py hl[7] *}

Mas tenha em mente que, se você usar `Annotated`, você não terá esse problema, não fará diferença, pois você não está usando valores padrão de parâmetros de função para `Query()` ou `Path()`.

Da mesma forma, você pode declarar respostas de listas de objetos.

Para isso, use o padrão Python `typing.List` (ou simplesmente `list` no Python 3.9 e superior):

{* ../../docs_src/extra_models/tutorial004_py39.py hl[18] *}

## Resposta com `dict` arbitrário { #response-with-arbitrary-dict }

使用同样的方式也可以声明由对象列表构成的响应。

为此，请使用标准的 Python `typing.List`：

{* ../../docs_src/extra_models/tutorial004_py39.py hl[18] *}

## 任意 `dict` 构成的响应

任意的 `dict` 都能用于声明响应，只要声明键和值的类型，无需使用 Pydantic 模型。

事先不知道可用的字段 / 属性名时（Pydantic 模型必须知道字段是什么），这种方式特别有用。

此时，可以使用 `typing.Dict`：

{* ../../docs_src/extra_models/tutorial005_py39.py hl[6] *}

## 小结

针对不同场景，可以随意使用不同的 Pydantic 模型继承定义的基类。

from pathlib import Path

from fastapi.testclient import TestClient

from docs_src.custom_response import tutorial008_py39
from docs_src.custom_response.tutorial008_py39 import app

client = TestClient(app)


def test_get(tmp_path: Path):
    file_path: Path = tmp_path / "large-video-file.mp4"
    tutorial008_py39.some_file_path = str(file_path)
    test_content = b"Fake video bytes"
    file_path.write_bytes(test_content)

Primeiro, escreva toda a sua aplicação **FastAPI** normalmente:

{* ../../docs_src/extending_openapi/tutorial001_py39.py hl[1,4,7:9] *}

### Gerar o esquema OpenAPI { #generate-the-openapi-schema }

Em seguida, use a mesma função utilitária para gerar o esquema OpenAPI, dentro de uma função `custom_openapi()`:

{* ../../docs_src/extending_openapi/tutorial001_py39.py hl[2,15:21] *}

### Modificar o esquema OpenAPI { #modify-the-openapi-schema }

from pathlib import Path

from fastapi.testclient import TestClient

from docs_src.custom_response import tutorial009b_py39
from docs_src.custom_response.tutorial009b_py39 import app

client = TestClient(app)


def test_get(tmp_path: Path):
    file_path: Path = tmp_path / "large-video-file.mp4"
    tutorial009b_py39.some_file_path = str(file_path)
    test_content = b"Fake video bytes"
    file_path.write_bytes(test_content)

Сначала напишите приложение **FastAPI** как обычно:

{* ../../docs_src/extending_openapi/tutorial001_py39.py hl[1,4,7:9] *}

### Сгенерируйте схему OpenAPI { #generate-the-openapi-schema }

Затем используйте ту же вспомогательную функцию для генерации схемы OpenAPI внутри функции `custom_openapi()`:

{* ../../docs_src/extending_openapi/tutorial001_py39.py hl[2,15:21] *}

### Измените схему OpenAPI { #modify-the-openapi-schema }

{* ../../docs_src/extra_models/tutorial004_py39.py hl[18] *}


## 임의의 `dict` 응답

Pydantic 모델을 사용하지 않고, 키와 값의 타입만 선언하여 평범한 임의의 `dict`로 응답을 선언할 수도 있습니다.

이는 Pydantic 모델에 필요한 유효한 필드/속성 이름을 사전에 알 수 없는 경우에 유용합니다.

이 경우, `typing.Dict`를 사용할 수 있습니다(또는 Python 3.9 이상에서는 단순히 `dict`를 사용할 수 있습니다):

{* ../../docs_src/extra_models/tutorial005_py39.py hl[6] *}


## 요약

{* ../../docs_src/extending_openapi/tutorial001_py39.py hl[1,4,7:9] *}

### Generar el esquema de OpenAPI { #generate-the-openapi-schema }

Luego, usa la misma función de utilidad para generar el esquema de OpenAPI, dentro de una función `custom_openapi()`:

{* ../../docs_src/extending_openapi/tutorial001_py39.py hl[2,15:21] *}

### Modificar el esquema de OpenAPI { #modify-the-openapi-schema }