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### Pydantics `exclude_unset`-Parameter verwenden

Wenn Sie Teil-Aktualisierungen entgegennehmen, ist der `exclude_unset`-Parameter in der `.model_dump()`-Methode von Pydantic-Modellen sehr nützlich.

Wie in `item.model_dump(exclude_unset=True)`.

/// info

Auch wenn im obige Code Pydantic nicht explizit vorkommt, verwendet FastAPI Pydantic, um diese Standard-Datenklassen in Pydantics eigene Variante von Datenklassen zu konvertieren.

Und natürlich wird das gleiche unterstützt:

* Validierung der Daten

Um alle Optionen kennenzulernen, die Sie haben, schauen Sie sich <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/types/" class="external-link" target="_blank">Pydantics Typübersicht</a> an. Sie werden im nächsten Kapitel ein paar Beispiele kennenlernen.

Da wir zum Beispiel im `Image`-Modell ein Feld `url` haben, können wir deklarieren, dass das eine Instanz von Pydantics `HttpUrl` sein soll, anstelle eines `str`:

//// tab | Python 3.10+

Então, mesmo com o código acima que não usa Pydantic explicitamente, o FastAPI está usando Pydantic para converter essas dataclasses padrão para a versão do Pydantic.

E claro, ele suporta o mesmo:

* validação de dados
* serialização de dados
* documentação de dados, etc.

## Pydantic `Settings`

Fortunately, Pydantic provides a great utility to handle these settings coming from environment variables with <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/pydantic_settings/" class="external-link" target="_blank">Pydantic: Settings management</a>.

### Install `pydantic-settings`

因此，即便上述代码没有显式使用 Pydantic，FastAPI 仍会使用 Pydantic 把标准数据类转换为 Pydantic 数据类（`dataclasses`）。

并且，它仍然支持以下功能：

* 数据验证
* 数据序列化
* 数据存档等

数据类的和运作方式与 Pydantic 模型相同。实际上，它的底层使用的也是 Pydantic。

/// info | "说明"

注意，数据类不支持 Pydantic 模型的所有功能。

因此，开发时仍需要使用 Pydantic 模型。

但如果数据类很多，这一技巧能给 FastAPI 开发 Web API 增添不少助力。🤓

///

## `response_model` 使用数据类

在 `response_model` 参数中使用 `dataclasses`：

## Pydantic `Settings`

Glücklicherweise bietet Pydantic ein großartiges Werkzeug zur Verarbeitung dieser Einstellungen, die von Umgebungsvariablen stammen, mit <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/pydantic_settings/" class="external-link" target="_blank">Pydantic: Settings Management</a>.

### `pydantic-settings` installieren

{!../../docs_src/response_model/tutorial001.py!}
```

/// note | "참고"

`response_model`은 "데코레이터" 메소드(`get`, `post`, 등)의 매개변수입니다. 모든 매개변수들과 본문(body)처럼 *경로 작동 함수*가 아닙니다.

///

Pydantic 모델 어트리뷰트를 선언한 것과 동일한 타입을 수신하므로 Pydantic 모델이 될 수 있지만, `List[Item]`과 같이 Pydantic 모델들의 `list`일 수도 있습니다.

FastAPI는 이 `response_model`를 사용하여:

* 출력 데이터를 타입 선언으로 변환.
* 데이터 검증.
* OpenAPI *경로 작동*의 응답에 JSON 스키마 추가.
* 자동 생성 문서 시스템에 사용.

하지만 가장 중요한 것은:

* **CORS**, GZip, 정적 파일, 스트리밍 응답.
* **세션과 쿠키** 지원.
* 100% 테스트 범위.
* 100% 타입이 명시된 코드 베이스.

## Pydantic 기능

**FastAPI**는 <a href="https://docs.pydantic.dev/" class="external-link" target="_blank"><strong>Pydantic</strong></a>을 기반으로 하며 Pydantic과 완벽하게 호환됩니다. 그래서 어느 추가적인 Pydantic 코드를 여러분이 가지고 있든 작동할 것입니다.