`@lru_cache` ist Teil von `functools`, welches Teil von Pythons Standardbibliothek ist. Weitere Informationen dazu finden Sie in der <a href="https://docs.python.org/3/library/functools.html#functools.lru_cache" class="external-link" target="_blank">Python Dokumentation für `@lru_cache`</a>.

## Zusammenfassung { #recap }

```Python
user_in = UserIn(username="john", password="secret", email="******@****.***")
```

und dann aufrufen:

```Python
user_dict = user_in.model_dump()
```

haben wir jetzt ein `dict` mit den Daten in der Variablen `user_dict` (es ist ein `dict` statt eines Pydantic-Modellobjekts).

Und wenn wir aufrufen:

```Python
print(user_dict)
```

needs_py39 = pytest.mark.skipif(sys.version_info < (3, 9), reason="requires python3.9+")
needs_py310 = pytest.mark.skipif(
    sys.version_info < (3, 10), reason="requires python3.10+"
)
needs_py_lt_314 = pytest.mark.skipif(
    sys.version_info >= (3, 14), reason="requires python3.13-"
)


def skip_module_if_py_gte_314():
    """Skip entire module on Python 3.14+ at import time."""
    if sys.version_info >= (3, 14):

      - changes
    runs-on: ubuntu-latest
    outputs:
      langs: ${{ steps.show-langs.outputs.langs }}
    steps:
      - uses: actions/checkout@v6
      - name: Set up Python
        uses: actions/setup-python@v6
        with:
          python-version: "3.11"
      - name: Setup uv
        uses: astral-sh/setup-uv@v7
        with:
          version: "0.4.15"
          enable-cache: true
          cache-dependency-glob: |

/// warning | Achtung

Das Pydantic-Team hat die Unterstützung für Pydantic v1 in den neuesten Python-Versionen eingestellt, beginnend mit **Python 3.14**.

Dies schließt `pydantic.v1` ein, das unter Python 3.14 und höher nicht mehr unterstützt wird.

Wenn Sie die neuesten Features von Python nutzen möchten, müssen Sie sicherstellen, dass Sie Pydantic v2 verwenden.

///

      matrix:
        os: [ windows-latest, macos-latest ]
        python-version: [ "3.14" ]
        include:
          - os: ubuntu-latest
            python-version: "3.9"
            coverage: coverage
          - os: macos-latest
            python-version: "3.10"
            coverage: coverage
          - os: windows-latest
            python-version: "3.12"
            coverage: coverage
          - os: ubuntu-latest

You do that with standard modern Python types.

You don't have to learn a new syntax, the methods or classes of a specific library, etc.

Just standard **Python**.

For example, for an `int`:

```Python
item_id: int
```

or for a more complex `Item` model:

```Python
item: Item
```

...and with that single declaration you get:

      langs: ${{ steps.show-langs.outputs.langs }}
      commands: ${{ steps.show-langs.outputs.commands }}
    steps:
      - uses: actions/checkout@v6
      - name: Set up Python
        uses: actions/setup-python@v6
        with:
          python-version: "3.11"
      - name: Setup uv
        uses: astral-sh/setup-uv@v7
        with:
          cache-dependency-glob: |
            requirements**.txt
            pyproject.toml

    "Programming Language :: Python :: 3 :: Only",
    "Programming Language :: Python :: 3.9",
    "Programming Language :: Python :: 3.10",
    "Programming Language :: Python :: 3.11",
    "Programming Language :: Python :: 3.12",
    "Programming Language :: Python :: 3.13",
    "Programming Language :: Python :: 3.14",
    "Topic :: Internet :: WWW/HTTP :: HTTP Servers",
    "Topic :: Internet :: WWW/HTTP",
]
dependencies = [

Das machen Sie mit modernen Standard-Python-Typen.

Sie müssen keine neue Syntax, Methoden oder Klassen einer bestimmten Bibliothek usw. lernen.

Nur Standard-**Python**.

Zum Beispiel für ein `int`:

```Python
item_id: int
```

oder für ein komplexeres `Item`-Modell:

```Python
item: Item
```

... und mit dieser einen Deklaration erhalten Sie: