## 数据过滤 - 安全性 { #filter-data-security }

为确保不返回超过需要的数据，请阅读 [教程 - 响应模型 - 返回类型](../tutorial/response-model.md) 文档。

## 优化响应性能 - 响应模型 - 返回类型 { #optimize-response-performance-response-model-return-type }

在返回 JSON 数据时优化性能，请使用返回类型或响应模型，这样 Pydantic 会在 Rust 侧处理到 JSON 的序列化，而无需经过 Python。更多内容请阅读 [教程 - 响应模型 - 返回类型](../tutorial/response-model.md) 文档。

## 文档的标签 - OpenAPI { #documentation-tags-openapi }

    }

    //
    // Taken from LegacyRepositorySystem
    //

    public static org.apache.maven.model.Repository fromSettingsRepository(
            org.apache.maven.settings.Repository settingsRepository) {
        org.apache.maven.model.Repository modelRepository = new org.apache.maven.model.Repository();
        modelRepository.setId(settingsRepository.getId());

/// info

Note that the `TestClient` receives data that can be converted to JSON, not Pydantic models.

If you have a Pydantic model in your test and you want to send its data to the application during testing, you can use the `jsonable_encoder` described in [JSON Compatible Encoder](encoder.md).

///

## Run it { #run-it }

Verwenden Sie base64 nur, wenn Sie Binärdaten unbedingt in JSON einbetten müssen und dafür keine Dateien verwenden können.

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

Aynı şekilde bu veritabanı bir Pydantic model'i (attribute'lara sahip bir obje) de kabul etmez; yalnızca bir `dict` kabul eder.

Bunun için `jsonable_encoder` kullanabilirsiniz.

Bir Pydantic model gibi bir obje alır ve JSON ile uyumlu bir versiyonunu döndürür:

{* ../../docs_src/encoder/tutorial001_py310.py hl[4,21] *}

Bu örnekte, Pydantic model'i bir `dict`'e, `datetime`'ı da bir `str`'e dönüştürür.

Suponha que você tem um único parâmetro de corpo `item`, a partir de um modelo Pydantic `Item`.

Por padrão, o **FastAPI** esperará que seu conteúdo venha no corpo diretamente.

Mas se você quiser que ele espere por um JSON com uma chave `item` e dentro dele os conteúdos do modelo, como ocorre ao declarar vários parâmetros de corpo, você pode usar o parâmetro especial de `Body` chamado `embed`:

반환하면 안 되는 데이터를 과도하게 반환하지 않도록 하려면, [튜토리얼 - 응답 모델 - 반환 타입](../tutorial/response-model.md) 문서를 읽어보세요.

## 응답 성능 최적화 - 응답 모델 - 반환 타입 { #optimize-response-performance-response-model-return-type }

JSON 데이터를 반환할 때 성능을 최적화하려면 반환 타입 또는 응답 모델을 사용하세요. 그러면 Pydantic이 Python을 거치지 않고 Rust 측에서 JSON 직렬화를 처리합니다. 자세한 내용은 [튜토리얼 - 응답 모델 - 반환 타입](../tutorial/response-model.md) 문서를 참고하세요.

## 문서화 태그 - OpenAPI { #documentation-tags-openapi }

## Дополнительный ответ с `model` { #additional-response-with-model }

Вы можете передать вашим декораторам операции пути параметр `responses`.

Он принимает `dict`: ключи — это статус-коды для каждого ответа (например, `200`), а значения — другие `dict` с информацией для каждого из них.

Каждый из этих `dict` для ответа может иметь ключ `model`, содержащий Pydantic-модель, аналогично `response_model`.

				stmt.AddClause(clause.Where{Exprs: []clause.Expression{clause.IN{Column: column, Values: values}}})
			}

			if stmt.ReflectValue.CanAddr() && stmt.Dest != stmt.Model && stmt.Model != nil {
				_, queryValues = schema.GetIdentityFieldValuesMap(stmt.Context, reflect.ValueOf(stmt.Model), stmt.Schema.PrimaryFields)
				column, values = schema.ToQueryValues(stmt.Table, stmt.Schema.PrimaryFieldDBNames, queryValues)

				if len(values) > 0 {

/// info | Información

Ten en cuenta que el `TestClient` recibe datos que pueden ser convertidos a JSON, no modelos de Pydantic.

Si tienes un modelo de Pydantic en tu prueba y quieres enviar sus datos a la aplicación durante las pruebas, puedes usar el `jsonable_encoder` descrito en [Codificador Compatible con JSON](encoder.md).

///