from fastapi import Depends, FastAPI
from pydantic import BaseModel, validator

app = FastAPI()


class ModelB(BaseModel):
    username: str


class ModelC(ModelB):
    password: str


class ModelA(BaseModel):
    name: str
    description: Optional[str] = None
    model_b: ModelB

    @validator("name")
    def lower_username(cls, name: str, values):
        if not name.endswith("A"):

    from pydantic import BaseModel, ValidationInfo, field_validator

    app = FastAPI()

    class ModelB(BaseModel):
        username: str

    class ModelC(ModelB):
        password: str

    class ModelA(BaseModel):
        name: str
        description: Optional[str] = None
        foo: ModelB

        @field_validator("name")
        def lower_username(cls, name: str, info: ValidationInfo):

    return client


@needs_pydanticv1
def test_filter_sub_model(client: TestClient):
    response = client.get("/model/modelA")
    assert response.status_code == 200, response.text
    assert response.json() == {
        "name": "modelA",
        "description": "model-a-desc",
        "model_b": {"username": "test-user"},
    }


@needs_pydanticv1
def test_validator_is_cloned(client: TestClient):

Isso vai lhe permitir **reusar o modelo** em **múltiplos lugares** e também declarar validações e metadadados para todos os parâmetros de uma vez. 😎

/// note | Nota

Isso é possível desde a versão `0.115.0` do FastAPI. 🤓

///

## Parâmetros do Cabeçalho com um Modelo Pydantic

Isso permitiria que você **reutilizasse o modelo** em **diversos lugares**, e também declarasse validações e metadados de todos os parâmetros de uma única vez. 😎

/// note | Nota

Isso é suportado desde o FastAPI versão `0.115.0`. 🤓

///

## Parâmetros de Consulta com um Modelo Pydantic

# 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

# Extramodelle

Fahren wir beim letzten Beispiel fort. Es gibt normalerweise mehrere zusammengehörende Modelle.

Insbesondere Benutzermodelle, denn:

* Das **hereinkommende Modell** sollte ein Passwort haben können.
* Das **herausgehende Modell** sollte kein Passwort haben.

## See it in the docs

When you see the automatic docs, you can check that the input model and output model will both have their own JSON Schema:

<img src="/img/tutorial/response-model/image01.png">

And both models will be used for the interactive API documentation:

<img src="/img/tutorial/response-model/image02.png">

## Other Return Type Annotations

# Query Parameter Models

If you have a group of **query parameters** that are related, you can create a **Pydantic model** to declare them.

This would allow you to **re-use the model** in **multiple places** and also to declare validations and metadata for all the parameters at once. 😎

/// note

This is supported since FastAPI version `0.115.0`. 🤓

///

## Query Parameters with a Pydantic Model

# Extra Models

Continuing with the previous example, it will be common to have more than one related model.

This is especially the case for user models, because:

* The **input model** needs to be able to have a password.
* The **output model** should not have a password.
* The **database model** would probably need to have a hashed password.

/// danger

Never store user's plaintext passwords. Always store a "secure hash" that you can then verify.