Auf diese Weise können Sie das Update durchführen und sicherstellen, dass weiterhin alles wie erwartet funktioniert.

## `bump-pydantic` { #bump-pydantic }

In vielen Fällen, wenn Sie reguläre Pydantic-Modelle ohne Anpassungen verwenden, können Sie den Großteil des Prozesses der Migration von Pydantic v1 auf Pydantic v2 automatisieren.

## Schemas nicht trennen { #do-not-separate-schemas }

Nun gibt es einige Fälle, in denen Sie möglicherweise **dasselbe Schema für Eingabe und Ausgabe** haben möchten.

Aber in den meisten Fällen, wenn wir so etwas machen, wollen wir nur, dass das Modell einige der Daten **filtert/entfernt**, so wie in diesem Beispiel.

# Einstellungen und Umgebungsvariablen { #settings-and-environment-variables }

In vielen Fällen benötigt Ihre Anwendung möglicherweise einige externe Einstellungen oder Konfigurationen, zum Beispiel geheime Schlüssel, Datenbank-Anmeldeinformationen, Anmeldeinformationen für E-Mail-Dienste, usw.

Die meisten dieser Einstellungen sind variabel (können sich ändern), wie z. B. Datenbank-URLs. Und vieles könnten schützenswerte, geheime Daten sein.

## Datenklassen in verschachtelten Datenstrukturen { #dataclasses-in-nested-data-structures }

Sie können `dataclasses` auch mit anderen Typannotationen kombinieren, um verschachtelte Datenstrukturen zu erstellen.

In einigen Fällen müssen Sie möglicherweise immer noch Pydantics Version von `dataclasses` verwenden. Zum Beispiel, wenn Sie Fehler in der automatisch generierten API-Dokumentation haben.

            directly.
            """
        ),
    ] = None,
    *,
    use_cache: Annotated[
        bool,
        Doc(
            """
            By default, after a dependency is called the first time in a request, if
            the dependency is declared again for the rest of the request (for example
            if the dependency is needed by several dependencies), the value will be

## Benutzerdefinierte Validierung { #custom-validation }

Es kann Fälle geben, in denen Sie eine **benutzerdefinierte Validierung** durchführen müssen, die nicht mit den oben gezeigten Parametern durchgeführt werden kann.

        by_alias: bool = True,
        exclude_unset: bool = False,
        exclude_defaults: bool = False,
        exclude_none: bool = False,
    ) -> Any:
        # What calls this code passes a value that already called
        # self._type_adapter.validate_python(value)
        return self._type_adapter.dump_python(
            value,
            mode=mode,
            include=include,
            exclude=exclude,

"English single typographic quotes"

    The characters «‘» and «’»
    Unicode U+2018 (LEFT SINGLE QUOTATION MARK) and Unicode U+2019 (RIGHT SINGLE QUOTATION MARK)

"code snippet"

    Also called "inline code". Text in a Markdown document which is surrounded by single backticks. A paragraph in a Markdown document can have a more than one code snippet.

    Example:

        «««
        `i am a code snippet`

    embed_body_fields: bool,
) -> tuple[dict[str, Any], list[dict[str, Any]]]:
    values: dict[str, Any] = {}
    errors: list[dict[str, Any]] = []
    assert body_fields, "request_body_to_args() should be called with fields"
    single_not_embedded_field = len(body_fields) == 1 and not embed_body_fields
    first_field = body_fields[0]
    body_to_process = received_body

    fields_to_extract: list[ModelField] = body_fields