"application/json": {
                                    "schema": {
                                        "title": "Response Response Model Union No Annotation Return Model1 Response Model Union No Annotation Return Model1 Get",
                                        "anyOf": [
                                            {"$ref": "#/components/schemas/User"},

    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
        tags: dict[str, str] = {}

        @field_validator("name")

///

## Mehrere Modelle { #multiple-models }

Hier ist eine allgemeine Idee, wie die Modelle mit ihren Passwortfeldern aussehen könnten und an welchen Stellen sie verwendet werden:

{* ../../docs_src/extra_models/tutorial001_py310.py hl[7,9,14,20,22,27:28,31:33,38:39] *}

### Über `**user_in.model_dump()` { #about-user-in-model-dump }

#### Pydantics `.model_dump()` { #pydantics-model-dump }

## `response_model`-Parameter { #response-model-parameter }

Es gibt Fälle, da möchten oder müssen Sie Daten zurückgeben, die nicht genau dem entsprechen, was der Typ deklariert.

</div>

### Modell für die Ausgabe { #model-for-output }

Wenn Sie jedoch dasselbe Modell als Ausgabe verwenden, wie hier:

{* ../../docs_src/separate_openapi_schemas/tutorial001_py310.py hl[19] *}

... dann, weil `description` einen Defaultwert hat, wird es, wenn Sie für dieses Feld **nichts zurückgeben**, immer noch diesen **Defaultwert** haben.

Sebastián Ramírez <******@****.***> 1766840096 -0800

    response = client.post("/tuple-of-models/", json=data)
    assert response.status_code == 422, response.text

    data = [{"x": 1, "y": 2}]
    response = client.post("/tuple-of-models/", json=data)
    assert response.status_code == 422, response.text


def test_tuple_form_valid():
    response = client.post("/tuple-form/", data={"values": ("1", "2")})

    assert jsonable_encoder(model, exclude_unset=True, exclude_defaults=True) == {
        "foo": "foo"
    }
    assert jsonable_encoder(model, include={"foo"}) == {"foo": "foo"}
    assert jsonable_encoder(model, exclude={"bla"}) == {"foo": "foo", "bar": "bar"}
    assert jsonable_encoder(model, include={}) == {}
    assert jsonable_encoder(model, exclude={}) == {
        "foo": "foo",

client = TestClient(app)


def test_get_enums_alexnet():
    response = client.get("/models/alexnet")
    assert response.status_code == 200
    assert response.json() == {"model_name": "alexnet", "message": "Deep Learning FTW!"}


def test_get_enums_lenet():
    response = client.get("/models/lenet")
    assert response.status_code == 200

Zusammengefasst, um Teil-Aktualisierungen vorzunehmen:

* (Optional) verwenden Sie `PATCH` statt `PUT`.
* Lesen Sie die bereits gespeicherten Daten aus.
* Fügen Sie diese in ein Pydantic-Modell ein.
* Erzeugen Sie aus dem empfangenen Modell ein `dict` ohne Defaultwerte (mittels `exclude_unset`).