///

## 添加输出模型

相反，我们可以创建一个有明文密码的输入模型和一个没有明文密码的输出模型：

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

这样，即便我们的*路径操作函数*将会返回包含密码的相同输入用户：

{* ../../docs_src/response_model/tutorial003_py310.py hl[24] *}

...我们已经将 `response_model` 声明为了不包含密码的 `UserOut` 模型：

{* ../../docs_src/response_model/tutorial003_py310.py hl[22] *}

因此，**FastAPI** 将会负责过滤掉未在输出模型中声明的所有数据（使用 Pydantic）。

## 在文档中查看

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial002_py310.py hl[12] *}

## Типи множин

Але потім ми подумали, що теги не повинні повторюватися, вони, ймовірно, повинні бути унікальними рядками.

І Python має спеціальний тип даних для множин унікальних елементів — це `set`.

Тому ми можемо оголосити `tags` як множину рядків:

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial003_py310.py hl[12] *}

{* ../../docs_src/custom_request_and_route/tutorial003_py310.py hl[26] *}

In this example, the *path operations* under the `router` will use the custom `TimedRoute` class, and will have an extra `X-Response-Time` header in the response with the time it took to generate the response:

///

## Sorgu Parametresi Tip Dönüşümü

Aşağıda görüldüğü gibi dönüştürülmek üzere `bool` tipleri de tanımlayabilirsiniz:

{* ../../docs_src/query_params/tutorial003_py310.py hl[7] *}

Bu durumda, eğer şu adrese giderseniz:

```
http://127.0.0.1:8000/items/foo?short=1
```

veya

```
http://127.0.0.1:8000/items/foo?short=True
```

veya

```

import importlib

import pytest
from fastapi.testclient import TestClient

from ...utils import needs_py310


@pytest.fixture(
    name="client",
    params=[
        pytest.param("tutorial003_py39"),
        pytest.param("tutorial003_py310", marks=needs_py310),
    ],
)
def get_client(request: pytest.FixtureRequest):
    mod = importlib.import_module(f"docs_src.body.{request.param}")

    client = TestClient(mod.app)

{* ../../docs_src/body/tutorial003_py310.py hl[15:16] *}

## Request body + path + parámetros de query { #request-body-path-query-parameters }

También puedes declarar parámetros de **body**, **path** y **query**, todos al mismo tiempo.

**FastAPI** reconocerá cada uno de ellos y tomará los datos del lugar correcto.

{* ../../docs_src/body/tutorial004_py310.py hl[16] *}

In diesem Fall können Sie einfach die Standard-`dataclasses` durch `pydantic.dataclasses` ersetzen, was einen direkten Ersatz darstellt:

{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial003_py310.py hl[1,4,7:10,13:16,22:24,27] *}

1. Wir importieren `field` weiterhin von Standard-`dataclasses`.

2. `pydantic.dataclasses` ist ein direkter Ersatz für `dataclasses`.

In that case, you can simply swap the standard `dataclasses` with `pydantic.dataclasses`, which is a drop-in replacement:

{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial003_py310.py hl[1,4,7:10,13:16,22:24,27] *}

1. We still import `field` from standard `dataclasses`.

2. `pydantic.dataclasses` is a drop-in replacement for `dataclasses`.

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial002_py310.py hl[12] *}

## Set types { #set-types }

But then we think about it, and realize that tags shouldn't repeat, they would probably be unique strings.

And Python has a special data type for sets of unique items, the `set`.

Then we can declare `tags` as a set of strings:

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial003_py310.py hl[12] *}

Например, мы можем определить модель `Image`:

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial004_py310.py hl[7:9] *}

### Использование подмодели как типа { #use-the-submodel-as-a-type }

Также мы можем использовать эту модель как тип атрибута:

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial004_py310.py hl[18] *}

Это означает, что **FastAPI** будет ожидать тело запроса, аналогичное этому:

```JSON
{