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class Encoding(BaseModelWithConfig):
    contentType: Optional[str] = None
    headers: Optional[dict[str, Union["Header", Reference]]] = None
    style: Optional[str] = None
    explode: Optional[bool] = None
    allowReserved: Optional[bool] = None


class MediaType(BaseModelWithConfig):
    schema_: Optional[Union[Schema, Reference]] = Field(default=None, alias="schema")

    assert jsonable_encoder(pet, include={"name"}) == {"name": "Firulais"}
    assert jsonable_encoder(pet, exclude={"owner"}) == {"name": "Firulais"}
    assert jsonable_encoder(pet, include={}) == {}
    assert jsonable_encoder(pet, exclude={}) == {
        "name": "Firulais",
        "owner": {"name": "Foo"},
    }


def test_encode_dict_include_exclude_list():

        include = set(include)
    if exclude is not None and not isinstance(exclude, (set, dict)):
        exclude = set(exclude)
    if isinstance(obj, BaseModel):
        obj_dict = obj.model_dump(
            mode="json",
            include=include,
            exclude=exclude,
            by_alias=by_alias,
            exclude_unset=exclude_unset,

                body=response_content,
                endpoint_ctx=ctx,
            )

        return field.serialize(
            value,
            include=include,
            exclude=exclude,
            by_alias=by_alias,
            exclude_unset=exclude_unset,
            exclude_defaults=exclude_defaults,
            exclude_none=exclude_none,
        )

    else:

    hooks:
      - id: local-ruff-check
        name: ruff check
        entry: uv run ruff check --force-exclude --fix --exit-non-zero-on-fix
        require_serial: true
        language: unsupported
        types: [python]

      - id: local-ruff-format
        name: ruff format
        entry: uv run ruff format --force-exclude --exit-non-zero-on-format
        require_serial: true
        language: unsupported
        types: [python]

        # self._type_adapter.validate_python(value)
        return self._type_adapter.dump_python(
            value,
            mode=mode,
            include=include,
            exclude=exclude,
            by_alias=by_alias,
            exclude_unset=exclude_unset,
            exclude_defaults=exclude_defaults,
            exclude_none=exclude_none,
        )

    def __hash__(self) -> int:

Aber dieser Leitfaden zeigt Ihnen mehr oder weniger, wie die beiden normalerweise verwendet werden.

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### Pydantics `exclude_unset`-Parameter verwenden { #using-pydantics-exclude-unset-parameter }

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)`.

### Den `response_model_exclude_unset`-Parameter verwenden { #use-the-response-model-exclude-unset-parameter }

Sie können den *Pfadoperation-Dekorator*-Parameter `response_model_exclude_unset=True` setzen:

{* ../../docs_src/response_model/tutorial004_py310.py hl[22] *}

Auch wenn diese sich in unterschiedlichen Modulen (Python-Dateien) befinden.

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## Von OpenAPI ausschließen { #exclude-from-openapi }

Um eine *Pfadoperation* aus dem generierten OpenAPI-Schema (und damit aus den automatischen Dokumentationssystemen) auszuschließen, verwenden Sie den Parameter `include_in_schema` und setzen Sie ihn auf `False`:

Die Dokumentation wird es so anzeigen:

<img src="/img/tutorial/query-params-str-validations/image01.png">

## Parameter von OpenAPI ausschließen { #exclude-parameters-from-openapi }

Um einen Query-Parameter aus dem generierten OpenAPI-Schema auszuschließen (und somit aus den automatischen Dokumentationssystemen), setzen Sie den Parameter `include_in_schema` von `Query` auf `False`: