return user_id


# Un modèle Pydantic
class User(BaseModel):
    id: int
    name: str
    joined: date
```

Qui peuvent ensuite être utilisés comme ceci :

```Python
my_user: User = User(id=3, name="John Doe", joined="2018-07-19")

second_user_data = {
    "id": 4,
    "name": "Mary",
    "joined": "2018-11-30",
}

my_second_user: User = User(**second_user_data)
```

/// info

  // Test that you can not expand the readable data in a previously sliced ByteSource.
  public void testSlice_constrainedRange() throws IOException {
    long size = source.read().length;
    if (size >= 2) {
      ByteSource sliced = source.slice(1, size - 2);
      assertEquals(size - 2, sliced.read().length);
      ByteSource resliced = sliced.slice(0, size - 1);
      assertTrue(sliced.contentEquals(resliced));
    }
  }

  // Test that you can not expand the readable data in a previously sliced ByteSource.
  public void testSlice_constrainedRange() throws IOException {
    long size = source.read().length;
    if (size >= 2) {
      ByteSource sliced = source.slice(1, size - 2);
      assertEquals(size - 2, sliced.read().length);
      ByteSource resliced = sliced.slice(0, size - 1);
      assertTrue(sliced.contentEquals(resliced));
    }
  }

    return user_id


# 一个 Pydantic 模型
class User(BaseModel):
    id: int
    name: str
    joined: date
```

可以像这样来使用：

```Python
my_user: User = User(id=3, name="John Doe", joined="2018-07-19")

second_user_data = {
    "id": 4,
    "name": "Mary",
    "joined": "2018-11-30",
}

my_second_user: User = User(**second_user_data)
```


/// info | 信息

    return user_id


# 宣告一個 Pydantic model
class User(BaseModel):
    id: int
    name: str
    joined: date
```

可以像這樣來使用：

```Python
my_user: User = User(id=3, name="John Doe", joined="2018-07-19")

second_user_data = {
    "id": 4,
    "name": "Mary",
    "joined": "2018-11-30",
}

my_second_user: User = User(**second_user_data)
```

/// info

`**second_user_data` 意思是:

Assurez-vous d'évaluer si les **bénéfices** pour votre cas d'utilisation compensent les **inconvénients**. 🤓

///

## Bibliothèques GraphQL { #graphql-libraries }

Voici quelques bibliothèques **GraphQL** qui prennent en charge **ASGI**. Vous pouvez les utiliser avec **FastAPI** :

* [Strawberry](https://strawberry.rocks/) 🍓

* Conversion des données pour les données de réponse.
* Validation des données.
* Annotations et documentation automatiques.

## Autres types de données { #other-data-types }

Voici quelques types de données supplémentaires que vous pouvez utiliser :

* `UUID` :
    * Un « identifiant universel unique » standard, couramment utilisé comme ID dans de nombreuses bases de données et systèmes.

    return user_id


# Модель Pydantic
class User(BaseModel):
    id: int
    name: str
    joined: date
```

Далі це можна використовувати так:

```Python
my_user: User = User(id=3, name="John Doe", joined="2018-07-19")

second_user_data = {
    "id": 4,
    "name": "Mary",
    "joined": "2018-11-30",
}

my_second_user: User = User(**second_user_data)
```

/// info | Інформація

/// tip | Dica

Isso provavelmente não é tão importante ou necessário se você usar `Annotated`.

///

Vamos supor que você queira declarar o parâmetro de consulta `q` como uma `str` obrigatória.

E você não precisa declarar mais nada para esse parâmetro, então você realmente não precisa usar `Query`.

Mas você ainda precisa usar `Path` para o parâmetro de path `item_id`. E você não quer usar `Annotated` por algum motivo.

Você pode usar as mesmas declarações de tipo com `str`, `float`, `bool` e muitos outros tipos de dados complexos.

Vários deles são explorados nos próximos capítulos do tutorial.

## A ordem importa { #order-matters }

Ao criar *operações de rota*, você pode encontrar situações em que tem um path fixo.