# Modelos Adicionais

Continuando com o exemplo anterior, será comum ter mais de um modelo relacionado.

Isso é especialmente o caso para modelos de usuários, porque:

* O **modelo de entrada** precisa ser capaz de ter uma senha.
* O **modelo de saída** não deve ter uma senha.
* O **modelo de banco de dados** provavelmente precisaria ter uma senha criptografada.

!!! danger

Und Sie können alle Modelle und Daten für die Sicherheitsanforderungen verwenden (in diesem Fall ein Pydantic-Modell `User`).

Sie sind jedoch nicht auf die Verwendung von bestimmten Datenmodellen, Klassen, oder Typen beschränkt.

Möchten Sie eine `id` und eine `email` und keinen `username` in Ihrem Modell haben? Kein Problem. Sie können dieselben Tools verwenden.

## Tief verschachtelte Modelle

Sie können beliebig tief verschachtelte Modelle definieren:

=== "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!}
    ```

* Valida **estructuras complejas**:
    * Usa modelos jerárquicos de modelos de Pydantic, `typing` de Python,  `List` y `Dict`, etc.
    * Los validadores también permiten que se definan fácil y claramente schemas complejos de datos. Estos son chequeados y documentados como JSON Schema.

Quando você adiciona um exemplo dentro de um modelo Pydantic, usando `schema_extra` ou` Field(example="something") `esse exemplo é adicionado ao **JSON Schema** para esse modelo Pydantic.

E esse **JSON Schema** do modelo Pydantic está incluído no **OpenAPI** da sua API e, em seguida, é usado na UI da documentação.

## Mehrere Modelle

Hier der generelle Weg, wie die Modelle mit ihren Passwort-Feldern aussehen könnten, und an welchen Orten sie verwendet werden würden.

=== "Python 3.10+"

    ```Python hl_lines="7  9  14  20  22  27-28  31-33  38-39"
    {!> ../../../docs_src/extra_models/tutorial001_py310.py!}
    ```

=== "Python 3.8+"

    ```

=== "Python 3.8+"

    ```Python hl_lines="22"
    {!> ../../../docs_src/response_model/tutorial003.py!}
    ```

Darum wird **FastAPI** sich darum kümmern, dass alle Daten, die nicht im Ausgabemodell deklariert sind, herausgefiltert werden (mittels Pydantic).

### `response_model` oder Rückgabewert

    Es verbessert die Editor-Unterstützung für Pydantic-Modelle, mit:

    * Code-Vervollständigung
    * Typüberprüfungen
    * Refaktorisierung
    * Suchen
    * Inspektionen

## Das Modell verwenden

Innerhalb der Funktion können Sie alle Attribute des Modells direkt verwenden:

=== "Python 3.10+"

    ```Python hl_lines="19"

    ```Python hl_lines="1  14-15  18-20  33"
    {!> ../../../docs_src/extra_models/tutorial003.py!}
    ```

=== "🐍 3️⃣.1️⃣0️⃣ & 🔛"

    ```Python hl_lines="1  14-15  18-20  33"
    {!> ../../../docs_src/extra_models/tutorial003_py310.py!}
    ```

### `Union` 🐍 3️⃣.1️⃣0️⃣

👉 🖼 👥 🚶‍♀️ `Union[PlaneItem, CarItem]` 💲 ❌ `response_model`.

    disabled = user_dict["disabled"],
    hashed_password = user_dict["hashed_password"],
)
```

!!! info
    Eine ausführlichere Erklärung von `**user_dict` finden Sie in [der Dokumentation für **Extra Modelle**](../extra-models.md#uber-user_indict){.internal-link target=_blank}.

## Den Token zurückgeben

Die Response des `token`-Endpunkts muss ein JSON-Objekt sein.