So, we get a Pydantic model from the data in another Pydantic model.

#### Unpacking a `dict` and extra keywords { #unpacking-a-dict-and-extra-keywords }

And then adding the extra keyword argument `hashed_password=hashed_password`, like in:

```Python
UserInDB(**user_in.model_dump(), hashed_password=hashed_password)
```

...ends up being like:

# 額外的模型 { #extra-models }

延續前一個範例，通常會有不只一個彼此相關的模型。

對使用者模型尤其如此，因為：

* 「輸入模型」需要能包含密碼。
* 「輸出模型」不應包含密碼。
* 「資料庫模型」通常需要儲存雜湊後的密碼。

/// danger

切勿儲存使用者的明文密碼。務必只儲存可供驗證的「安全雜湊」。

若你還不清楚，稍後會在[安全性章節](security/simple-oauth2.md#password-hashing)學到什麼是「密碼雜湊」。

///

## 多個模型 { #multiple-models }

以下是模型大致長相、與其密碼欄位以及它們被使用的位置：

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

Here are several ways to do it.

## Extra JSON Schema data in Pydantic models { #extra-json-schema-data-in-pydantic-models }

You can declare `examples` for a Pydantic model that will be added to the generated JSON Schema.

{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial001_py310.py hl[13:24] *}

# 宣告請求範例資料 { #declare-request-example-data }

你可以宣告你的應用程式可接收資料的 examples。

以下有數種方式可達成。

## Pydantic 模型中的額外 JSON Schema 資料 { #extra-json-schema-data-in-pydantic-models }

你可以為 Pydantic 模型宣告 `examples`，它們會加入到產生出的 JSON Schema 中。

{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial001_py310.py hl[13:24] *}

這些額外資訊會原封不動加入該模型輸出的 JSON Schema，並且會用在 API 文件裡。

# Extra Data Types { #extra-data-types }

Up to now, you have been using common data types, like:

* `int`
* `float`
* `str`
* `bool`

But you can also use more complex data types.

And you will still have the same features as seen up to now:

* Great editor support.
* Data conversion from incoming requests.
* Data conversion for response data.
* Data validation.
* Automatic annotation and documentation.

# 声明请求示例数据 { #declare-request-example-data }

你可以为你的应用将接收的数据声明示例。

这里有几种实现方式。

## Pydantic 模型中的额外 JSON Schema 数据 { #extra-json-schema-data-in-pydantic-models }

你可以为一个 Pydantic 模型声明 `examples`，它们会被添加到生成的 JSON Schema 中。

{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial001_py310.py hl[13:24] *}

这些额外信息会原样添加到该模型输出的 JSON Schema 中，并会在 API 文档中使用。

你可以使用属性 `model_config`，它接收一个 `dict`，详见 [Pydantic 文档：配置](https://docs.pydantic.dev/latest/api/config/)。

# 額外的資料型別 { #extra-data-types }

到目前為止，你一直在使用常見的資料型別，例如：

* `int`
* `float`
* `str`
* `bool`

但你也可以使用更複雜的資料型別。

而且你仍然會擁有目前為止所見的同樣功能：

* 極佳的編輯器支援。
* 將傳入請求的資料轉換。
* 回應資料的轉換。
* 資料驗證。
* 自動產生註解與文件。

## 其他資料型別 { #other-data-types }

以下是你可以使用的一些其他資料型別：

* `UUID`：
    * 一種標準的「通用唯一識別碼 (Universally Unique Identifier)」，常見於許多資料庫與系統的 ID。
    * 在請求與回應中會以 `str` 表示。
* `datetime.datetime`：

# 额外数据类型 { #extra-data-types }

到目前为止，您一直在使用常见的数据类型，如:

* `int`
* `float`
* `str`
* `bool`

但是您也可以使用更复杂的数据类型。

您仍然会拥有现在已经看到的相同的特性:

* 很棒的编辑器支持。
* 传入请求的数据转换。
* 响应数据转换。
* 数据验证。
* 自动注解和文档。

## 其他数据类型 { #other-data-types }

下面是一些你可以使用的其他数据类型:

* `UUID`:
    * 一种标准的 "通用唯一标识符" ，在许多数据库和系统中用作ID。
    * 在请求和响应中将以 `str` 表示。
* `datetime.datetime`:
    * 一个 Python `datetime.datetime`.

# Modelos Extra { #extra-models }

Continuando con el ejemplo anterior, será común tener más de un modelo relacionado.

Esto es especialmente el caso para los modelos de usuario, porque:

* El **modelo de entrada** necesita poder tener una contraseña.
* El **modelo de salida** no debería tener una contraseña.
* El **modelo de base de datos** probablemente necesitaría tener una contraseña hasheada.

/// danger | Peligro

# Modèles supplémentaires { #extra-models }

En poursuivant l'exemple précédent, il est courant d'avoir plusieurs modèles liés.

C'est particulièrement vrai pour les modèles d'utilisateur, car :

* Le modèle d'entrée doit pouvoir contenir un mot de passe.
* Le modèle de sortie ne doit pas avoir de mot de passe.
* Le modèle de base de données devra probablement avoir un mot de passe haché.

/// danger | Danger