diff --git a/docs/uk/docs/tutorial/response-model.md b/docs/uk/docs/tutorial/response-model.md new file mode 100644 index 000000000..def1f8a2d --- /dev/null +++ b/docs/uk/docs/tutorial/response-model.md @@ -0,0 +1,358 @@ +# Модель відповіді — Тип, що повертається + +Ви можете оголосити тип, який використовуватиметься у відповіді, за допомогою *анотації типу, що повертається* *функцією операцією шляху* (path operation) + +**Анотацію типу** можна вказати так само як і для вхідних **параметрів** функції: це можуть бути моделі Pydantic, списки (lists), словники (dictionaries), скалярні значення, як-от цілі числа (integers), булеві значення (booleans) тощо. + +{* ../../docs_src/response_model/tutorial001_01_py310.py hl[16,21] *} + +FastAPI використовуватиме цей тип, щоб: + +* **Перевірити правильність** повернених даних. + * Якщо дані не валідні (наприклад, відсутнє поле), це означає, що Ваш код додатку працює некоректно і не повертає те, що повинен. У такому випадку FastAPI поверне помилку сервера, замість того щоб віддати недопустимі дані. Так Ви та Ваші клієнти будете впевнені, що отримуєте очікувані дані у правильному форматі. + +* Додати **JSON Schema** відповіді до специфікації OpenAPI в *операціях шляху*. + * Це буде використано в **автоматичній документації**. + * А також інструментами, які автоматично генерують клієнтський код. + +Але найголовніше: + +* FastAPI **обмежить та відфільтрує** вихідні дані відповідно до типу, вказаного у відповіді. + * Це особливо важливо для **безпеки**. Деталі нижче. + +## Параметр `response_model` + +Іноді Вам потрібно або зручно повертати інші типи даних, ніж ті, що зазначені як тип відповіді. + +Наприклад, Ви можете **повертати словник** або об’єкт бази даних, але **оголосити модель Pydantic** як модель відповіді. Тоді модель Pydantic автоматично оброблятиме валідацію, документацію тощо. + +Якщо Ви додасте анотацію типу для повернення, редактор коду або mypy можуть поскаржитися, що функція повертає інший тип (наприклад, dict замість Item). + +У таких випадках можна скористатися параметром `response_model` в декораторі маршруту (наприклад, @app.get()). + +Параметр `response_model` працює з будь-яким *оператором шляху*: + +* `@app.get()` +* `@app.post()` +* `@app.put()` +* `@app.delete()` +* тощо. + +{* ../../docs_src/response_model/tutorial001_py310.py hl[17,22,24:27] *} + +/// note | Примітка + +Зверніть увагу, що `response_model` є параметром методу-декоратора (`get`, `post`, тощо), а не *функцією операцією шляху* (path operation function), як це робиться з параметрами або тілом запиту. + +/// + +`response_model` приймає такий самий тип, який Ви б вказали для поля моделі Pydantic. Тобто це може бути як Pydantic-модель, так і, наприклад, `list` із моделей Pydantic — `List[Item]`. + +FastAPI використовуватиме `response_model` для створення документації, валідації даних та — найважливіше — **перетворення та фільтрації вихідних даних** згідно з оголошеним типом. + +/// tip | Порада + +Якщо у Вас увімкнено сувору перевірку типів у редакторі, mypy тощо, Ви можете оголосити тип повернення функції як `Any`. + +Таким чином, Ви повідомляєте редактору, що свідомо повертаєте будь-що. Але FastAPI усе одно виконуватиме створення документації, валідацію, фільтрацію тощо за допомогою параметра `response_model`. + +/// + +### Пріоритет `response_model` + +Якщо Ви вказуєте і тип повернення, і `response_model`, то FastAPI використовуватиме `response_model` з пріоритетом. + +Таким чином, Ви можете додати правильні анотації типів до ваших функцій, навіть якщо вони повертають тип, відмінний від `response_model`. Це буде корисно для редакторів коду та інструментів, таких як mypy. І при цьому FastAPI продовжить виконувати валідацію даних, генерувати документацію тощо на основі `response_model`. + +Ви також можете використати `response_model=None`, щоб вимкнути створення моделі відповіді для цієї *операції шляху*. Це може знадобитися, якщо Ви додаєте анотації типів до об'єктів, які не є допустимими полями Pydantic — приклад цього Ви побачите в одному з наступних розділів. + +## Повернути ті самі вхідні дані + +Тут ми оголошуємо модель `UserIn`, яка містить звичайний текстовий пароль: + +{* ../../docs_src/response_model/tutorial002_py310.py hl[7,9] *} + +/// info | Інформація + +Щоб використовувати `EmailStr`, спочатку встановіть `email-validator`. + +Переконайтесь, що Ви створили [віртуальне середовище](../virtual-environments.md){.internal-link target=_blank}, активували його, а потім встановили пакет, наприклад: + +```console +$ pip install email-validator +``` + +or with: + +```console +$ pip install "pydantic[email]" +``` + +/// + +І ми використовуємо цю модель, щоб оголосити і вхідні, і вихідні дані: + +{* ../../docs_src/response_model/tutorial002_py310.py hl[16] *} + +Тепер, коли браузер створює користувача з паролем, API поверне той самий пароль у відповіді. + +У цьому випадку це може не бути проблемою, адже саме користувач надіслав пароль. + +Але якщо ми використаємо цю ж модель для іншої операції шляху, ми можемо випадково надіслати паролі наших користувачів кожному клієнту. + +/// danger | Обережно + +Ніколи не зберігайте пароль користувача у відкритому вигляді та не надсилайте його у відповіді, якщо тільки Ви не знаєте всі ризики і точно розумієте, що робите. + +/// + +## Додайте окрему вихідну модель + +Замість цього ми можемо створити вхідну модель з відкритим паролем і вихідну модель без нього: + +{* ../../docs_src/response_model/tutorial003_py310.py hl[9,11,16] *} + +Тут, навіть якщо *функція операції шляху* повертає об'єкт користувача, який містить пароль: + +{* ../../docs_src/response_model/tutorial003_py310.py hl[24] *} + +...ми оголосили `response_model` як нашу модель `UserOut`, яка не містить пароля: + +{* ../../docs_src/response_model/tutorial003_py310.py hl[22] *} + +Таким чином, **FastAPI** автоматично відфільтрує всі дані, які не вказані у вихідній моделі (за допомогою Pydantic). + +### `response_model` або тип повернення + +У цьому випадку, оскільки дві моделі різні, якщо ми анотуємо тип повернення функції як `UserOut`, редактор і такі інструменти, як mypy, видадуть помилку, бо фактично ми повертаємо інший тип. + +Тому в цьому прикладі ми використовуємо параметр `response_model`, а не анотацію типу повернення. + +...але читайте далі, щоб дізнатися, як обійти це обмеження. + +## Тип повернення і фільтрація даних + +Продовжимо з попереднього прикладу. Ми хотіли **анотувати функцію одним типом**, але при цьому повертати з неї більше даних. + +Ми хочемо, щоб FastAPI продовжував **фільтрувати** ці дані за допомогою response_model. Тобто навіть якщо функція повертає більше інформації, у відповіді будуть лише ті поля, які вказані у response_model. + +У попередньому прикладі, оскільки класи були різні, нам довелося використовувати параметр `response_model`. Але це означає, що ми не отримуємо підтримки з боку редактора коду та інструментів перевірки типів щодо типу, який повертає функція. + +Проте в більшості випадків, коли нам потрібно зробити щось подібне, ми просто хочемо, щоб модель **відфільтрувала або прибрала** частину даних, як у цьому прикладі. + +У таких випадках ми можемо використати класи та спадкування, щоб скористатися **анотаціями типів** функцій — це дає кращу підтримку з боку редактора та інструментів типу mypy, і при цьому FastAPI продовжує виконувати **фільтрацію даних** у відповіді. + +{* ../../docs_src/response_model/tutorial003_01_py310.py hl[7:10,13:14,18] *} + +Завдяки цьому ми отримуємо підтримку інструментів — від редакторів і mypy, оскільки цей код є коректним з точки зору типів, — але ми також отримуємо фільтрацію даних від FastAPI. + +Як це працює? Давайте розберемося. 🤓 + +### Типи та підтримка інструментів + +Спершу подивимось, як це бачать редактори, mypy та інші інструменти. + +`BaseUser` має базові поля. Потім `UserIn` успадковує `BaseUser` і додає поле `password`, отже, він матиме всі поля з обох моделей. + +Ми зазначаємо тип повернення функції як `BaseUser`, але фактично повертаємо екземпляр `UserIn`. + +Редактор, mypy та інші інструменти не скаржитимуться на це, тому що з точки зору типізації `UserIn` є підкласом `BaseUser`, а це означає, що він є `валідним` типом, коли очікується будь-що, що є `BaseUser`. + +### Фільтрація даних у FastAPI + +Тепер для FastAPI він бачить тип повернення і переконується, що те, що Ви повертаєте, містить **тільки** поля, які оголошені у цьому типі. + +FastAPI виконує кілька внутрішніх операцій з Pydantic, щоб гарантувати, що правила наслідування класів не застосовуються для фільтрації повернених даних, інакше Ви могли б повернути значно більше даних, ніж очікували. + +Таким чином, Ви отримуєте найкраще з двох світів: анотації типів **з підтримкою інструментів** і **фільтрацію даних**. + +## Подивитись у документації + +Коли Ви дивитесь автоматичну документацію, Ви можете побачити, що вхідна модель і вихідна модель мають власну JSON-схему: + + + +І обидві моделі використовуються для інтерактивної API-документації: + + + +## Інші анотації типів повернення + +Існують випадки, коли Ви повертаєте щось, що не є допустимим полем Pydantic, але анотуєте це у функції лише для того, щоб отримати підтримку від інструментів (редактора, mypy тощо). + +### Повернення Response напряму + +Найпоширенішим випадком буде [повернення Response напряму, як пояснюється пізніше у розширеній документації](../advanced/response-directly.md){.internal-link target=_blank}. + +{* ../../docs_src/response_model/tutorial003_02.py hl[8,10:11] *} + +Цей простий випадок автоматично обробляється FastAPI, тому що анотація типу повернення — це клас (або підклас) `Response`. + +І інструменти також будуть задоволені, бо і `RedirectResponse`, і `JSONResponse` є підкласами `Response`, отже анотація типу коректна. + +### Анотація підкласу Response + +Також можна використовувати підклас `Response` у анотації типу: + +{* ../../docs_src/response_model/tutorial003_03.py hl[8:9] *} + +Це теж працюватиме, бо `RedirectResponse` — підклас `Response`, і FastAPI автоматично обробить цей простий випадок. + +### Некоректні анотації типу повернення + +Але коли Ви повертаєте якийсь інший довільний об’єкт, що не є валідним типом Pydantic (наприклад, об’єкт бази даних), і анотуєте його так у функції, FastAPI спробує створити Pydantic модель відповіді на основі цієї анотації типу, і це завершиться помилкою. + +Те саме станеться, якщо Ви використовуєте union між різними типами, де один або більше не є валідними типами Pydantic, наприклад, це спричинить помилку 💥: + +{* ../../docs_src/response_model/tutorial003_04_py310.py hl[8] *} + +...це не працює, тому що тип анотації не є типом Pydantic і не є просто класом `Response` або його підкласом, а є об’єднанням (union) — або `Response`, або `dict`. + +### Відключення Моделі Відповіді + +Продовжуючи приклад вище, можливо, Ви не хочете використовувати стандартну валідацію даних, автоматичну документацію, фільтрацію тощо, які FastAPI виконує за замовчуванням. + +Але ви все одно можете залишити анотацію типу у функції, щоб зберегти підтримку з боку інструментів, таких як редактори коду або статичні перевірки типів (наприклад, mypy). + +У такому випадку ви можете вимкнути генерацію моделі відповіді, встановивши `response_model=None`: + +{* ../../docs_src/response_model/tutorial003_05_py310.py hl[7] *} + +Це змусить FastAPI пропустити генерацію моделі відповіді, і таким чином Ви зможете використовувати будь-які анотації типів повернення без впливу на вашу FastAPI аплікацію. 🤓 + +## Параметри кодування моделі відповіді + +Ваша модель відповіді може мати значення за замовчуванням, наприклад: + +{* ../../docs_src/response_model/tutorial004_py310.py hl[9,11:12] *} + +* `description: Union[str, None] = None` (або `str | None = None` у Python 3.10) має значення за замовчуванням `None`. +* `tax: float = 10.5` має значення за замовчуванням `10.5`. +* `tags: List[str] = []` має значення за замовчуванням порожній список: `[]`. + +Але Ви можете захотіти не включати їх у результат, якщо вони фактично не були збережені. + +Наприклад, якщо у Вас є моделі з багатьма необов’язковими атрибутами у NoSQL базі даних, але Ви не хочете відправляти дуже довгі JSON-відповіді, повні значень за замовчуванням. + +### Використовуйте параметр `response_model_exclude_unset` + +Ви можете встановити параметр декоратора шляху `response_model_exclude_unset=True`: + +{* ../../docs_src/response_model/tutorial004_py310.py hl[22] *} + +і ці значення за замовчуванням не будуть включені у відповідь, тільки фактично встановлені значення. + +Отже, якщо Ви надішлете запит до цього оператора шляху для елемента з item_id `foo`, відповідь (без включення значень за замовчуванням) буде: + +```JSON +{ + "name": "Foo", + "price": 50.2 +} +``` + +/// info | Інформація + +У Pydantic версії 1 метод називався `.dict()`, він був застарілий (але ще підтримується) у Pydantic версії 2 і перейменований у `.model_dump()`. + +Приклади тут використовують `.dict()` для сумісності з Pydantic v1, але Вам слід використовувати `.model_dump()`, якщо Ви можете використовувати Pydantic v2. + +/// + +/// info | Інформація + +FastAPI використовує `.dict()` моделі Pydantic з параметром `exclude_unset`, щоб досягти цього. + +/// + +/// info | Інформація + +Ви також можете використовувати: + +* `response_model_exclude_defaults=True` +* `response_model_exclude_none=True` + +як описано в документації Pydantic for `exclude_defaults` та `exclude_none`. + +/// + +#### Дані зі значеннями для полів із типовими значеннями + +Але якщо Ваші дані мають значення для полів моделі з типовими значеннями, як у елемента з item_id `bar`: + +```Python hl_lines="3 5" +{ + "name": "Bar", + "description": "The bartenders", + "price": 62, + "tax": 20.2 +} +``` +вони будуть включені у відповідь. + +#### Дані з тими самими значеннями, що й типові + +Якщо дані мають ті самі значення, що й типові, як у елемента з item_id `baz`: + +```Python hl_lines="3 5-6" +{ + "name": "Baz", + "description": None, + "price": 50.2, + "tax": 10.5, + "tags": [] +} +``` + +FastAPI достатньо розумний (насправді, Pydantic достатньо розумний), щоб зрозуміти, що, хоча `description`, `tax` і `tags` мають ті самі значення, що й типові, вони були встановлені явно (а не взяті як значення за замовчуванням). + +Отже, вони будуть включені у JSON-відповідь. + +/// tip | Порада + +Зверніть увагу, що типові значення можуть бути будь-якими, не лише `None`. + +Це може бути list (`[]`), `float` 10.5 тощо. + +/// + +### `response_model_include` та `response_model_exclude` + +Ви також можете використовувати параметри *декоратора операції шляху* `response_model_include` та `response_model_exclude`. + +Вони приймають `set` (множину) рядків (`str`) з іменами атрибутів, які потрібно включити (пропускаючи інші) або виключити (включаючи інші). + +Це можна використовувати як швидкий спосіб, якщо у Вас є лише одна модель Pydantic і Ви хочете видалити деякі дані з виводу. + +/// tip | Порада + +Але все ж рекомендується використовувати описані вище підходи, із застосуванням кількох класів, замість цих параметрів. + + +Це тому, що JSON Schema, який генерується у вашому OpenAPI додатку (і в документації), все одно буде відповідати повній моделі, навіть якщо Ви використовуєте `response_model_include` або `response_model_exclude` для виключення деяких атрибутів. + +Це також стосується `response_model_by_alias`, який працює подібним чином. + +/// + +{* ../../docs_src/response_model/tutorial005_py310.py hl[29,35] *} + +/// tip | Порада + +Синтаксис `{"name", "description"}` створює `set` з цими двома значеннями. + +Він еквівалентний `set(["name", "description"])`. + +/// + +#### Використання `list` замість `set` + +Якщо Ви забудете використати `set` і натомість застосуєте `list` або `tuple`, FastAPI все одно перетворить це на `set`, і все працюватиме правильно: + +{* ../../docs_src/response_model/tutorial006_py310.py hl[29,35] *} + +## Підсумок + +Використовуйте параметр `response_model` *декоратора операції шляху*, щоб визначати моделі відповіді, особливо щоб гарантувати фільтрацію приватних даних. + +Використовуйте `response_model_exclude_unset`, щоб повертати лише явно встановлені значення.