🌐 Add Russian translation for `docs/ru/docs/tutorial/body-nested-models.md` (#9605)

Co-authored-by: ivan-abc <[email protected]> Co-authored-by: Vladislav Kramorenko <[email protected]>
2 years ago · 57727fa4e0
2 changed files with 383 additions and 0 deletions
--- a/docs/ru/docs/tutorial/body-nested-models.md
+++ b/docs/ru/docs/tutorial/body-nested-models.md
@ -0,0 +1,382 @@
+# 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:
+
+=== "Python 3.10+"
+
+    ```Python hl_lines="12"
+    {!> ../../../docs_src/body_nested_models/tutorial001_py310.py!}
+    ```
+
+=== "Python 3.6+"
+
+    ```Python hl_lines="14"
+    {!> ../../../docs_src/body_nested_models/tutorial001.py!}
+    ```
+
+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:
+
+```Python hl_lines="1"
+{!> ../../../docs_src/body_nested_models/tutorial002.py!}
+```
+
+### 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":
+
+=== "Python 3.10+"
+
+    ```Python hl_lines="12"
+    {!> ../../../docs_src/body_nested_models/tutorial002_py310.py!}
+    ```
+
+=== "Python 3.9+"
+
+    ```Python hl_lines="14"
+    {!> ../../../docs_src/body_nested_models/tutorial002_py39.py!}
+    ```
+
+=== "Python 3.6+"
+
+    ```Python hl_lines="14"
+    {!> ../../../docs_src/body_nested_models/tutorial002.py!}
+    ```
+
+## 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 может обьявить поле `tags` как множество строк:
+
+=== "Python 3.10+"
+
+    ```Python hl_lines="12"
+    {!> ../../../docs_src/body_nested_models/tutorial003_py310.py!}
+    ```
+
+=== "Python 3.9+"
+
+    ```Python hl_lines="14"
+    {!> ../../../docs_src/body_nested_models/tutorial003_py39.py!}
+    ```
+
+=== "Python 3.6+"
+
+    ```Python hl_lines="1  14"
+    {!> ../../../docs_src/body_nested_models/tutorial003.py!}
+    ```
+
+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`:
+
+=== "Python 3.10+"
+
+    ```Python hl_lines="7-9"
+    {!> ../../../docs_src/body_nested_models/tutorial004_py310.py!}
+    ```
+
+=== "Python 3.9+"
+
+    ```Python hl_lines="9-11"
+    {!> ../../../docs_src/body_nested_models/tutorial004_py39.py!}
+    ```
+
+=== "Python 3.6+"
+
+    ```Python hl_lines="9-11"
+    {!> ../../../docs_src/body_nested_models/tutorial004.py!}
+    ```
+
+### Использование вложенной модели в качестве типа
+
+Также мы можем использовать эту модель как тип атрибута:
+
+=== "Python 3.10+"
+
+    ```Python hl_lines="18"
+    {!> ../../../docs_src/body_nested_models/tutorial004_py310.py!}
+    ```
+
+=== "Python 3.9+"
+
+    ```Python hl_lines="20"
+    {!> ../../../docs_src/body_nested_models/tutorial004_py39.py!}
+    ```
+
+=== "Python 3.6+"
+
+    ```Python hl_lines="20"
+    {!> ../../../docs_src/body_nested_models/tutorial004.py!}
+    ```
+
+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://pydantic-docs.helpmanual.io/usage/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`:
+
+=== "Python 3.10+"
+
+    ```Python hl_lines="2  8"
+    {!> ../../../docs_src/body_nested_models/tutorial005_py310.py!}
+    ```
+
+=== "Python 3.9+"
+
+    ```Python hl_lines="4  10"
+    {!> ../../../docs_src/body_nested_models/tutorial005_py39.py!}
+    ```
+
+=== "Python 3.6+"
+
+    ```Python hl_lines="4  10"
+    {!> ../../../docs_src/body_nested_models/tutorial005.py!}
+    ```
+
+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:
+
+=== "Python 3.10+"
+
+    ```Python hl_lines="18"
+    {!> ../../../docs_src/body_nested_models/tutorial006_py310.py!}
+    ```
+
+=== "Python 3.9+"
+
+    ```Python hl_lines="20"
+    {!> ../../../docs_src/body_nested_models/tutorial006_py39.py!}
+    ```
+
+=== "Python 3.6+"
+
+    ```Python hl_lines="20"
+    {!> ../../../docs_src/body_nested_models/tutorial006.py!}
+    ```
+
+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:
+
+=== "Python 3.10+"
+
+    ```Python hl_lines="7  12  18  21  25"
+    {!> ../../../docs_src/body_nested_models/tutorial007_py310.py!}
+    ```
+
+=== "Python 3.9+"
+
+    ```Python hl_lines="9  14  20  23  27"
+    {!> ../../../docs_src/body_nested_models/tutorial007_py39.py!}
+    ```
+
+=== "Python 3.6+"
+
+    ```Python hl_lines="9  14  20  23  27"
+    {!> ../../../docs_src/body_nested_models/tutorial007.py!}
+    ```
+
+!!! 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:
+
+=== "Python 3.9+"
+
+    ```Python hl_lines="13"
+    {!> ../../../docs_src/body_nested_models/tutorial008_py39.py!}
+    ```
+
+=== "Python 3.6+"
+
+    ```Python hl_lines="15"
+    {!> ../../../docs_src/body_nested_models/tutorial008.py!}
+    ```
+
+## 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`:
+
+=== "Python 3.9+"
+
+    ```Python hl_lines="7"
+    {!> ../../../docs_src/body_nested_models/tutorial009_py39.py!}
+    ```
+
+=== "Python 3.6+"
+
+    ```Python hl_lines="9"
+    {!> ../../../docs_src/body_nested_models/tutorial009.py!}
+    ```
+
+!!! 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
--- a/docs/ru/mkdocs.yml
+++ b/docs/ru/mkdocs.yml
@ -83,6 +83,7 @@ nav:
  - tutorial/static-files.md
  - tutorial/debugging.md
  - tutorial/schema-extra-example.md
+  - tutorial/body-nested-models.md
 - async.md
 - Развёртывание:
  - deployment/index.md