你可以定義任意深度的巢狀模型：

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

/// info

請注意，`Offer` 具有一個 `Item` 的列表，而每個 `Item` 又有一個可選的 `Image` 列表。

///

## 純列表的本文 { #bodies-of-pure-lists }

如果你期望的 JSON 本文頂層值是一個 JSON `array`（Python 的 `list`），可以像在 Pydantic 模型中那樣，直接在函式參數上宣告其型別：

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

如下所示：

/// info | Información

Observa cómo `Offer` tiene una lista de `Item`s, que a su vez tienen una lista opcional de `Image`s

///

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

Si el valor superior del cuerpo JSON que esperas es un `array` JSON (una `list` en Python), puedes declarar el tipo en el parámetro de la función, al igual que en los modelos Pydantic:

```Python

			p.expectOperandEnd()
			return
		}
		// fmt.Printf("offset %d \n", a.Offset)
	}

	// Register indirection: (reg) or (index*scale). We are on the opening paren.
	p.registerIndirect(a, prefix)
	// fmt.Printf("DONE %s\n", p.arch.Dconv(&emptyProg, 0, a))

	p.expectOperandEnd()
	return
}

/// info | Інформація

Зверніть увагу, що в моделі `Offer` є список `Item`ів, які, своєю чергою, можуть мати необов'язковий список `Image`ів.

///

## 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]
```

/// info | Информация

Заметьте, что у объекта `Offer` есть список объектов `Item`, которые, в свою очередь, могут содержать необязательный список объектов `Image`

///

## 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]

* Annotations d'API et documentation automatique

Et vous n'avez besoin de les déclarer qu'une seule fois.

    }

    /*
     * For this packet deconstruction technique to work for
     * other networking protocols the InputStream may need
     * to be passed to the readXxxWireFormat methods. This is
     * actually purer. However, in the case of smb we know the
     * wordCount and byteCount. And since every subclass of
     * ServerMessageBlock would have to perform the same read
     * operation on the input stream, we might as will pull that

            extender.extend(request, configProps, mirrorSelector, proxySelector, authSelector);
        }

        // at this point we have "config" with pure MANDATORY resolver config, so resolver final config properties are
        // mergedProperties + configProperties
        HashMap<String, Object> finalConfigProperties = new HashMap<>();

And that's what **HTTPS** is, it's just plain **HTTP** inside a **secure TLS connection** instead of a pure (unencrypted) TCP connection.

/// tip

Notice that the encryption of the communication happens at the **TCP level**, not at the HTTP level.

///

### HTTPS Request { #https-request }

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

/// info | 정보

`Offer`가 `Item`의 리스트를 가지고, 그 `Item`이 다시 선택 사항인 `Image` 리스트를 갖는지 주목하세요

///

## 순수 리스트의 본문 { #bodies-of-pure-lists }

예상되는 JSON 본문의 최상위 값이 JSON `array`(파이썬 `list`)라면, Pydantic 모델에서와 마찬가지로 함수의 매개변수에서 타입을 선언할 수 있습니다:

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

이를 아래처럼: