# Body - Вложенные модели

С помощью **FastAPI**, вы можете определять, валидировать, документировать и использовать модели произвольной вложенности (благодаря библиотеке Pydantic).

## Определение полей содержащих списки

Вы можете определять атрибут как подтип. Например, тип `list` в Python:

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial001_py310.py hl[12] *}

Это приведёт к тому, что обьект `tags` преобразуется в список, несмотря на то что тип его элементов не объявлен.

## Определение полей содержащих список с определением типов его элементов

Однако в Python есть способ объявления списков с указанием типов для вложенных элементов:

### Импортируйте `List` из модуля typing

В Python 3.9 и выше вы можете использовать стандартный тип `list` для объявления аннотаций типов, как мы увидим ниже. 💡

Но в версиях Python до 3.9 (начиная с 3.6) сначала вам необходимо импортировать `List` из стандартного модуля `typing` в Python:

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial002.py hl[1] *}

### Объявление `list` с указанием типов для вложенных элементов

Объявление типов для элементов (внутренних типов) вложенных в такие типы как `list`, `dict`, `tuple`:

* Если у вас Python версии ниже чем 3.9, импортируйте их аналог из модуля `typing`
* Передайте внутренний(ие) тип(ы) как "параметры типа", используя квадратные скобки: `[` и `]`

В Python версии 3.9 это будет выглядеть так:

```Python
my_list: list[str]
```

В версиях Python до 3.9 это будет выглядеть так:

```Python
from typing import List

my_list: List[str]
```

Это всё стандартный синтаксис Python для объявления типов.

Используйте этот же стандартный синтаксис для атрибутов модели с внутренними типами.

Таким образом, в нашем примере мы можем явно указать тип данных для поля `tags` как "список строк":

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

## Типы множеств

Но затем мы подумали и поняли, что теги не должны повторяться и, вероятно, они должны быть уникальными строками.

И в Python есть специальный тип данных для множеств уникальных элементов - `set`.

Тогда мы можем обьявить поле `tags` как множество строк:

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

С помощью этого, даже если вы получите запрос с повторяющимися данными, они будут преобразованы в множество уникальных элементов.

И когда вы выводите эти данные, даже если исходный набор содержал дубликаты, они будут выведены в виде множества уникальных элементов.

И они также будут соответствующим образом аннотированы / задокументированы.

## Вложенные Модели

У каждого атрибута Pydantic-модели есть тип.

Но этот тип может сам быть другой моделью Pydantic.

Таким образом вы можете объявлять глубоко вложенные JSON "объекты" с определёнными именами атрибутов, типами и валидацией.

Всё это может быть произвольно вложенным.

### Определение подмодели

Например, мы можем определить модель `Image`:

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

### Использование вложенной модели в качестве типа

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
{
    "name": "Foo",
    "description": "The pretender",
    "price": 42.0,
    "tax": 3.2,
    "tags": ["rock", "metal", "bar"],
    "image": {
        "url": "http://example.com/baz.jpg",
        "name": "The Foo live"
    }
}
```

Ещё раз: сделав такое объявление, с помощью **FastAPI** вы получите:

* Поддержку редакторов IDE (автодополнение и т.д), даже для вложенных моделей
* Преобразование данных
* Валидацию данных
* Автоматическую документацию

## Особые типы и валидация

Помимо обычных простых типов, таких как `str`, `int`, `float`, и т.д. Вы можете использовать более сложные базовые типы, которые наследуются от типа `str`.

Чтобы увидеть все варианты, которые у вас есть, ознакомьтесь с документацией <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/types/" class="external-link" target="_blank">по необычным типам Pydantic</a>. Вы увидите некоторые примеры в следующей главе.

Например, так как в модели `Image` у нас есть поле `url`, то мы можем объявить его как тип `HttpUrl` из модуля Pydantic вместо типа `str`:

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial005_py310.py hl[2,8] *}

Строка будет проверена на соответствие допустимому URL-адресу и задокументирована в JSON схему / OpenAPI.

## Атрибуты, содержащие списки подмоделей

Вы также можете использовать модели Pydantic в качестве типов вложенных  в `list`, `set` и т.д:

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial006_py310.py hl[18] *}

Такая реализация будет ожидать (конвертировать, валидировать, документировать и т.д) JSON-содержимое в следующем формате:

```JSON hl_lines="11"
{
    "name": "Foo",
    "description": "The pretender",
    "price": 42.0,
    "tax": 3.2,
    "tags": [
        "rock",
        "metal",
        "bar"
    ],
    "images": [
        {
            "url": "http://example.com/baz.jpg",
            "name": "The Foo live"
        },
        {
            "url": "http://example.com/dave.jpg",
            "name": "The Baz"
        }
    ]
}
```

/// info | Информация

Заметьте, что теперь у ключа `images` есть список объектов изображений.

///

## Глубоко вложенные модели

Вы можете определять модели с произвольным уровнем вложенности:

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

/// 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

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]
```

в Python 3.9 и выше:

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

например так:

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial008_py39.py hl[13] *}

## Универсальная поддержка редактора

И вы получаете поддержку редактора везде.

Даже для элементов внутри списков:

<img src="/img/tutorial/body-nested-models/image01.png">

Вы не могли бы получить такую поддержку редактора, если бы работали напрямую с `dict`, а не с моделями Pydantic.

Но вы также не должны беспокоиться об этом, входящие словари автоматически конвертируются, а ваш вывод также автоматически преобразуется в формат JSON.

## Тела запросов с произвольными словарями (`dict` )

Вы также можете объявить тело запроса как `dict` с ключами определенного типа и значениями другого типа данных.

Без необходимости знать заранее, какие значения являются допустимыми для имён полей/атрибутов (как это было бы в случае с моделями Pydantic).

Это было бы полезно, если вы хотите получить ключи, которые вы еще не знаете.

---

Другой полезный случай - когда вы хотите чтобы ключи были другого типа данных, например, `int`.

Именно это мы сейчас и увидим здесь.

В этом случае вы принимаете `dict`, пока у него есть ключи типа `int` со значениями типа `float`:

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial009_py39.py hl[7] *}

/// tip | Совет

Имейте в виду, что JSON поддерживает только ключи типа `str`.

Но Pydantic обеспечивает автоматическое преобразование данных.

Это значит, что даже если пользователи вашего API могут отправлять только строки в качестве ключей, при условии, что эти строки содержат целые числа, Pydantic автоматический преобразует и валидирует эти данные.

А `dict`, с именем `weights`, который вы получите в качестве ответа Pydantic, действительно будет иметь ключи типа `int` и значения типа `float`.

///

## Резюме

С помощью **FastAPI** вы получаете максимальную гибкость, предоставляемую моделями Pydantic, сохраняя при этом простоту, краткость и элегантность вашего кода.

И дополнительно вы получаете:

* Поддержку редактора (автодополнение доступно везде!)
* Преобразование данных (также известно как парсинг / сериализация)
* Валидацию данных
* Документацию схемы данных
* Автоматическую генерацию документации
