@SuppressWarnings("module")
module okhttp3.logging {
  requires okhttp3;
  exports okhttp3.logging;

@SuppressWarnings("module")
module okhttp3 {
  requires transitive kotlin.stdlib;
  requires transitive okio;
  requires java.logging;
  exports okhttp3;
  exports okhttp3.internal to okhttp3.logging, okhttp3.sse, okhttp3.java.net.cookiejar, okhttp3.dnsoverhttps, mockwebserver3, okhttp3.mockwebserver, mockwebserver3.junit5, okhttp3.coroutines, okhttp3.tls;
  exports okhttp3.internal.concurrent to mockwebserver3, okhttp3.mockwebserver;

Cuando veas la documentación automática, puedes verificar que el modelo de entrada y el modelo de salida tendrán cada uno su propio JSON Schema:

<img src="/img/tutorial/response-model/image01.png">

Y ambos modelos se utilizarán para la documentación interactiva de la API:

<img src="/img/tutorial/response-model/image02.png">

## Otras Anotaciones de Tipos de Retorno { #other-return-type-annotations }

///

## Ajouter un modèle de sortie { #add-an-output-model }

Nous pouvons à la place créer un modèle d'entrée avec le mot de passe en clair et un modèle de sortie sans celui-ci :

{* ../../docs_src/response_model/tutorial003_py310.py hl[9,11,16] *}

Ici, même si notre *fonction de chemin d'accès* renvoie le même utilisateur d'entrée qui contient le mot de passe :

Quando você vê a documentação automática, pode verificar se o modelo de entrada e o modelo de saída terão seus próprios esquemas JSON:

<img src="/img/tutorial/response-model/image01.png">

E ambos os modelos serão usados ​​para a documentação interativa da API:

<img src="/img/tutorial/response-model/image02.png">

## Outras anotações de tipo de retorno { #other-return-type-annotations }

///

## Кілька моделей { #multiple-models }

Ось загальна ідея того, як можуть виглядати моделі з їхніми полями пароля та місцями використання:

{* ../../docs_src/extra_models/tutorial001_py310.py hl[7,9,14,20,22,27:28,31:33,38:39] *}

### Про `**user_in.model_dump()` { #about-user-in-model-dump }

#### `.model_dump()` у Pydantic { #pydantics-model-dump }

`user_in` - це модель Pydantic класу `UserIn`.

# Header Parameter Models { #header-parameter-models }

If you have a group of related **header parameters**, you can create a **Pydantic model** to declare them.

This would allow you to **re-use the model** in **multiple places** and also to declare validations and metadata for all the parameters at once. 😎

/// note

This is supported since FastAPI version `0.115.0`. 🤓

///

## Pydantic Model ile Header Parametreleri { #header-parameters-with-a-pydantic-model }

İhtiyacınız olan **header parametreleri**ni bir **Pydantic model** içinde tanımlayın, ardından parametreyi `Header` olarak belirtin:

{* ../../docs_src/header_param_models/tutorial001_an_py310.py hl[9:14,18] *}

**FastAPI**, request içindeki **headers** bölümünden **her alan** için veriyi **çıkarır** ve size tanımladığınız Pydantic model örneğini verir.

///

## Множественные модели { #multiple-models }

Ниже изложена основная идея того, как могут выглядеть эти модели с полями для паролей, а также описаны места, где они используются:

{* ../../docs_src/extra_models/tutorial001_py310.py hl[7,9,14,20,22,27:28,31:33,38:39] *}

### Про `**user_in.model_dump()` { #about-user-in-model-dump }

#### `.model_dump()` из Pydantic { #pydantics-model-dump }

 * or implied. See the License for the specific language governing permissions and limitations under
 * the License.
 */

/** Guava: {@code Future} Internals. */
module com.google.common.util.concurrent.internal {
  exports com.google.common.util.concurrent.internal;