"python-multipart >=0.0.18",
    # For Starlette's SessionMiddleware, not commonly used with FastAPI
    "itsdangerous >=1.1.0",
    # For Starlette's schema generation, would not be used with FastAPI
    "pyyaml >=5.3.1",
    # To validate email fields
    "email-validator >=2.0.0",
    # Uvicorn with uvloop
    "uvicorn[standard] >=0.12.0",
    # Settings management
    "pydantic-settings >=2.0.0",

repos:
  - repo: https://github.com/pre-commit/pre-commit-hooks
    rev: v6.0.0
    hooks:
      - id: check-added-large-files
        args: ['--maxkb=750']
        exclude: ^uv.lock$
      - id: check-toml
      - id: check-yaml
        args:
        - --unsafe
      - id: end-of-file-fixer
      - id: trailing-whitespace

  - repo: local
    hooks:
      - id: local-ruff-check
        name: ruff check

Slawomir Jaranowski <******@****.***> 1774793470 +0200

{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial007_py310.py hl[15:20, 22] *}

Sin embargo, aunque no estamos usando la funcionalidad integrada por defecto, aún estamos usando un modelo Pydantic para generar manualmente el JSON Schema para los datos que queremos recibir en YAML.

{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial007_py310.py hl[15:20, 22] *}

Entretanto, mesmo que não utilizemos a funcionalidade integrada por padrão, ainda estamos usando um modelo Pydantic para gerar um JSON Schema manualmente para os dados que queremos receber em YAML.

        OutputStream jsonOutput = SearchEngineUtil.getXContentBuilderOutputStream(callback, XContentType.JSON);
        assertNotNull(jsonOutput);

        // Test with YAML
        OutputStream yamlOutput = SearchEngineUtil.getXContentBuilderOutputStream(callback, XContentType.YAML);
        assertNotNull(yamlOutput);
    }

    @Test
    public void test_getXContentOutputStream_success() {
        ToXContent xContent = new ToXContent() {

{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial007_py310.py hl[15:20, 22] *}

儘管沒有使用預設的內建功能，我們仍透過 Pydantic 模型手動產生想以 YAML 接收之資料的 JSON Schema。

接著我們直接使用請求，並將本文擷取為 `bytes`。這表示 FastAPI 甚至不會嘗試把請求負載解析為 JSON。

然後在程式中直接解析該 YAML 內容，並再次使用相同的 Pydantic 模型來驗證該 YAML 內容：

{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial007_py310.py hl[15:20, 22] *}

Obwohl wir nicht die standardmäßig integrierte Funktionalität verwenden, verwenden wir dennoch ein Pydantic-Modell, um das JSON-Schema für die Daten, die wir in YAML empfangen möchten, manuell zu generieren.

{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial007_py310.py hl[15:20, 22] *}

Попри те, що ми не використовуємо типову вбудовану функціональність, ми все одно використовуємо модель Pydantic, щоб вручну згенерувати Схему JSON для даних, які хочемо отримати у форматі YAML.

{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial007_py310.py hl[15:20, 22] *}

Néanmoins, bien que nous n’utilisions pas la fonctionnalité intégrée par défaut, nous utilisons toujours un modèle Pydantic pour générer manuellement le JSON Schema pour les données que nous souhaitons recevoir en YAML.