出力データ用にモデル設定で `ser_json_bytes` とともに `bytes` フィールドを使用することもでき、Pydantic は JSON レスポンスを生成するときにバイト列を base64 でシリアライズします。

{* ../../docs_src/json_base64_bytes/tutorial001_py310.py ln[1:2,12:16,29,38:41] hl[16] *}

## 入力・出力データ向けの Pydantic `bytes` { #pydantic-bytes-for-input-and-output-data }

もちろん、同じモデルを base64 を使うように設定しておけば、JSON データの受信時は `val_json_bytes` で入力を「検証」し、送信時は `ser_json_bytes` で出力を「シリアライズ」する、といった具合に、入力と出力の両方を扱えます。

{* ../../docs_src/json_base64_bytes/tutorial001_py310.py ln[1:9,29:35] hl[9] *}

Se você verificar a `/docs`, verá que o campo `data` espera bytes codificados em base64:

<div class="screenshot">
<img src="/img/tutorial/json-base64-bytes/image01.png">

{
  "description": "Some data",
  "content": "hello"
}
```

## Pydantic `bytes` 用於輸出資料 { #pydantic-bytes-for-output-data }

你也可以在模型設定中搭配 `ser_json_bytes` 使用 `bytes` 欄位來處理輸出資料；當產生 JSON 回應時，Pydantic 會將位元組以 base64 進行序列化。

{* ../../docs_src/json_base64_bytes/tutorial001_py310.py ln[1:2,12:16,29,38:41] hl[16] *}

## Pydantic `bytes` 用於輸入與輸出資料 { #pydantic-bytes-for-input-and-output-data }

  "content": "hello"
}
```

## Pydantic `bytes` для вихідних даних { #pydantic-bytes-for-output-data }

Ви також можете використовувати поля `bytes` з `ser_json_bytes` у конфігурації моделі для вихідних даних, і Pydantic серіалізує байти як base64 під час формування відповіді JSON.

{* ../../docs_src/json_base64_bytes/tutorial001_py310.py ln[1:2,12:16,29,38:41] hl[16] *}

{* ../../docs_src/json_base64_bytes/tutorial001_py310.py ln[1:9,29:35] hl[9] *}

Si revisas `/docs`, verás que el campo `data` espera bytes codificados en base64:

<div class="screenshot">
<img src="/img/tutorial/json-base64-bytes/image01.png">
</div>

N'utilisez base64 que si vous devez absolument inclure des données binaires dans du JSON et que vous ne pouvez pas utiliser des fichiers pour cela.

## Pydantic `bytes` { #pydantic-bytes }

  "description": "Some data",
  "content": "hello"
}
```

## 用于输出数据的 Pydantic `bytes` { #pydantic-bytes-for-output-data }

对于输出数据，你也可以在模型配置中为 `bytes` 字段使用 `ser_json_bytes`，Pydantic 会在生成 JSON 响应时将字节以 base64 进行序列化。

{* ../../docs_src/json_base64_bytes/tutorial001_py310.py ln[1:2,12:16,29,38:41] hl[16] *}

## 用于输入和输出数据的 Pydantic `bytes` { #pydantic-bytes-for-input-and-output-data }

		{Name: "TIME", DBName: "ftime", BindNames: []string{"TIME"}, DataType: schema.Time, Creatable: true, Updatable: true, Readable: true, Tag: `gorm:"column:ftime"`},
		{Name: "BYTES", DBName: "fbytes", BindNames: []string{"BYTES"}, DataType: schema.Bytes, Creatable: true, Updatable: true, Readable: true, Tag: `gorm:"column:fbytes"`},
	}

	for _, f := range fields {
		checkSchemaField(t, alias, f, func(f *schema.Field) {})
	}

		t.Fatalf("got %d bytes left in bufio.Reader source; want 0 bytes", n)
	}
	// To prove the point, check that there are still 5 bytes available to read.
	if n := r.Buffered(); n != 5 {
		t.Fatalf("got %d bytes buffered in bufio.Reader; want 5 bytes", n)
	}

	// This is the second read of 0 bytes.
	read, err = r.Read([]byte{})
	if err != nil {
		t.Fatalf("unexpected error: %v", err)
	}
	if read != 0 {

  fun disconnectRequestHalfway() {
    server.enqueue(MockResponse().setSocketPolicy(SocketPolicy.DISCONNECT_DURING_REQUEST_BODY))
    // Limit the size of the request body that the server holds in memory to an arbitrary
    // 3.5 MBytes so this test can pass on devices with little memory.
    server.bodyLimit = 7 * 512 * 1024
    val connection = server.url("/").toUrl().openConnection() as HttpURLConnection
    connection.setRequestMethod("POST")