return name

    async def get_model_c() -> ModelC:
        return ModelC(username="test-user", password="test-password")

    @app.get("/model/{name}", response_model=ModelA)
    async def get_model_a(name: str, model_c=Depends(get_model_c)):
        return {
            "name": name,
            "description": "model-a-desc",
            "foo": model_c,
            "tags": {"key1": "value1", "key2": "value2"},
        }

///

## 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.

                    },
                }
            },
            "/response_model_model1-annotation_model2-return_same_model": {
                "get": {
                    "summary": "Response Model Model1 Annotation Model2 Return Same Model",
                    "operationId": "response_model_model1_annotation_model2_return_same_model_response_model_model1_annotation_model2_return_same_model_get",
                    "responses": {

</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.

Es verbessert die Editor-Unterstützung für Pydantic-Modelle, mit:

* Code-Vervollständigung
* Typüberprüfungen
* Refaktorisierung
* Suche
* Inspektionen

///

## Das Modell verwenden { #use-the-model }

Innerhalb der Funktion können Sie alle Attribute des Modellobjekts direkt verwenden:

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")})

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

* Fügen Sie diese in ein Pydantic-Modell ein.
* Erzeugen Sie aus dem empfangenen Modell ein `dict` ohne Defaultwerte (mittels `exclude_unset`).
    * So ersetzen Sie nur die tatsächlich vom Benutzer gesetzten Werte, statt dass bereits gespeicherte Werte mit Defaultwerten des Modells überschrieben werden.