다만 이 가이드는 의도된 사용 방식이 대략 어떻게 되는지를 보여줍니다.

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### Pydantic의 `exclude_unset` 파라미터 사용하기 { #using-pydantics-exclude-unset-parameter }

부분 업데이트를 받으려면 Pydantic 모델의 `.model_dump()`에서 `exclude_unset` 파라미터를 사용하는 것이 매우 유용합니다.

예: `item.model_dump(exclude_unset=True)`.

이는 `item` 모델을 만들 때 실제로 설정된 데이터만 포함하는 `dict`를 생성하고, 기본값은 제외합니다.

그 다음 이를 사용해 (요청에서 전송되어) 설정된 데이터만 포함하고 기본값은 생략한 `dict`를 만들 수 있습니다:

你可以依需求自由選用，**FastAPI** 不會強制規範。

但本指南會大致示範它們各自的設計用法。

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### 使用 Pydantic 的 `exclude_unset` 參數 { #using-pydantics-exclude-unset-parameter }

如果要接收部分更新，在 Pydantic 模型的 `.model_dump()` 中使用 `exclude_unset` 參數非常實用。

例如 `item.model_dump(exclude_unset=True)`。

這會產生一個只包含建立 `item` 模型時實際設定過之欄位的 `dict`，不含預設值。

接著你可以用它來生成只包含實際設定（請求中傳來）的資料之 `dict`，省略預設值：

{* ../../docs_src/body_updates/tutorial002_py310.py hl[32] *}

しかし、このガイドでは、それらがどのように使用されることを意図しているかを多かれ少なかれ、示しています。

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### Pydanticの`exclude_unset`パラメータの使用 { #using-pydantics-exclude-unset-parameter }

部分的な更新を受け取りたい場合は、Pydanticモデルの`.model_dump()`の`exclude_unset`パラメータを使用すると非常に便利です。

`item.model_dump(exclude_unset=True)`のように。

これにより、`item`モデルの作成時に設定されたデータのみを持つ`dict`が生成され、デフォルト値は除外されます。

これを使うことで、デフォルト値を省略して、設定された（リクエストで送られた）データのみを含む`dict`を生成することができます:

你可以**随意**选择如何使用它们，**FastAPI** 不做任何限制。

但本指南会大致展示它们的预期用法。

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### 使用 Pydantic 的 `exclude_unset` 参数 { #using-pydantics-exclude-unset-parameter }

如果要接收部分更新，建议在 Pydantic 模型的 `.model_dump()` 中使用 `exclude_unset` 参数。

比如，`item.model_dump(exclude_unset=True)`。

这会生成一个 `dict`，只包含创建 `item` 模型时显式设置的数据，不包含默认值。

然后再用它生成一个只含已设置（在请求中发送）数据、且省略默认值的 `dict`：

{* ../../docs_src/body_updates/tutorial002_py310.py hl[32] *}

)
```

#### 由另一個模型內容建立 Pydantic 模型 { #a-pydantic-model-from-the-contents-of-another }

如上例我們從 `user_in.model_dump()` 得到 `user_dict`，以下程式碼：

```Python
user_dict = user_in.model_dump()
UserInDB(**user_dict)
```

等同於：

```Python
UserInDB(**user_in.model_dump())
```

...因為 `user_in.model_dump()` 回傳的是 `dict`，接著在傳給 `UserInDB` 時以 `**` 前綴讓 Python 進行解包。

因此，我們可以用一個 Pydantic 模型的資料建立另一個 Pydantic 模型。

Як у прикладі вище ми отримали `user_dict` з `user_in.model_dump()`, цей код:

```Python
user_dict = user_in.model_dump()
UserInDB(**user_dict)
```

буде еквівалентним:

```Python
UserInDB(**user_in.model_dump())
```

...тому що `user_in.model_dump()` - це `dict`, а ми змушуємо Python «розпакувати» його, передаючи в `UserInDB` з префіксом `**`.

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### Pydantic'in `exclude_unset` parametresini kullanma { #using-pydantics-exclude-unset-parameter }

Kısmi güncellemeler almak istiyorsanız, Pydantic modelinin `.model_dump()` metodundaki `exclude_unset` parametresini kullanmak çok faydalıdır.

Örneğin: `item.model_dump(exclude_unset=True)`.

Bu, `item` modeli oluşturulurken set edilmiş verileri içeren; varsayılan değerleri hariç tutan bir `dict` üretir.

上例中 ，从 `user_in.model_dump()` 中得到了 `user_dict`，下面的代码：

```Python
user_dict = user_in.model_dump()
UserInDB(**user_dict)
```

等效于：

```Python
UserInDB(**user_in.model_dump())
```

...因为 `user_in.model_dump()` 是 `dict`，在传递给 `UserInDB` 时，把 `**` 加在 `user_in.model_dump()` 前，可以让 Python 进行解包。

这样，就可以用其它 Pydantic 模型中的数据生成 Pydantic 模型。

Comme dans l'exemple ci-dessus nous avons obtenu `user_dict` depuis `user_in.model_dump()`, ce code :

```Python
user_dict = user_in.model_dump()
UserInDB(**user_dict)
```

serait équivalent à :

```Python
UserInDB(**user_in.model_dump())
```

Como en el ejemplo anterior obtuvimos `user_dict` de `user_in.model_dump()`, este código:

```Python
user_dict = user_in.model_dump()
UserInDB(**user_dict)
```

sería equivalente a:

```Python
UserInDB(**user_in.model_dump())
```

...porque `user_in.model_dump()` es un `dict`, y luego hacemos que Python lo "desempaquete" al pasarlo a `UserInDB` con el prefijo `**`.