这是设置配置值，而不是声明类型。

Pydantic`orm_mode`将告诉 Pydantic*模型*读取数据，即它不是一个`dict`，而是一个 ORM 模型（或任何其他具有属性的任意对象）。

这样，而不是仅仅试图从`dict`上 `id` 中获取值，如下所示：

```Python
id = data["id"]
```

尝试从属性中获取它，如：

```Python
id = data.id
```

有了这个，Pydantic*模型*与 ORM 兼容，您只需在*路径操作*`response_model`的参数中声明它即可。

您将能够返回一个数据库模型，它将从中读取数据。

#### ORM 模式的技术细节

SQLAlchemy 和许多其他默认情况下是“延迟加载”。

Pydantic `orm_mode` 🔜 💬 Pydantic *🏷* ✍ 💽 🚥 ⚫️ 🚫 `dict`, ✋️ 🐜 🏷 (⚖️ 🙆 🎏 ❌ 🎚 ⏮️ 🔢).

👉 🌌, ↩️ 🕴 🔄 🤚 `id` 💲 ⚪️➡️ `dict`,:

```Python
id = data["id"]
```

⚫️ 🔜 🔄 🤚 ⚫️ ⚪️➡️ 🔢,:

```Python
id = data.id
```

& ⏮️ 👉, Pydantic *🏷* 🔗 ⏮️ 🐜, & 👆 💪 📣 ⚫️ `response_model` ❌ 👆 *➡ 🛠️*.

👆 🔜 💪 📨 💽 🏷 & ⚫️ 🔜 ✍ 💽 ⚪️➡️ ⚫️.

#### 📡 ℹ 🔃 🐜 📳

### Create data

Now create utility functions to create data.

The steps are:

* Create a SQLAlchemy model *instance* with your data.
* `add` that instance object to your database session.
* `commit` the changes to the database (so that they are saved).
* `refresh` your instance (so that it contains any new data from the database, like the generated ID).