* serialização de dados
* documentação de dados, etc.

Isso funciona da mesma forma que com os modelos Pydantic. E na verdade é alcançado da mesma maneira por baixo dos panos, usando Pydantic.

/// info | Informação

Lembre-se de que dataclasses não podem fazer tudo o que os modelos Pydantic podem fazer.

Então, você ainda pode precisar usar modelos Pydantic.

* documentación de datos, etc.

Esto funciona de la misma manera que con los modelos de Pydantic. Y en realidad se logra de la misma manera internamente, utilizando Pydantic.

/// info | Información

Ten en cuenta que los dataclasses no pueden hacer todo lo que los modelos de Pydantic pueden hacer.

Así que, podrías necesitar seguir usando modelos de Pydantic.

Und diese Modelle teilen alle eine Menge der Daten und verdoppeln Attributnamen und -typen.

Wir könnten es besser machen.

Wir können ein `UserBase`-Modell deklarieren, das als Basis für unsere anderen Modelle dient. Und dann können wir Unterklassen dieses Modells erstellen, die seine Attribute (Typdeklarationen, Validierung usw.) erben.

* 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.

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

Tatsächlich gibt es in einigen Fällen sogar **zwei JSON-Schemas** in OpenAPI für dasselbe Pydantic-Modell, für Eingabe und Ausgabe, je nachdem, ob sie **Defaultwerte** haben.

Sehen wir uns an, wie das funktioniert und wie Sie es bei Bedarf ändern können.

## Pydantic-Modelle für Eingabe und Ausgabe { #pydantic-models-for-input-and-output }

Nehmen wir an, Sie haben ein Pydantic-Modell mit Defaultwerten wie dieses:

### Pydantic- und FastAPI-`examples` { #pydantic-and-fastapi-examples }

Wenn Sie `examples` innerhalb eines Pydantic-Modells hinzufügen, indem Sie `schema_extra` oder `Field(examples=["something"])` verwenden, wird dieses Beispiel dem **JSON-Schema** für dieses Pydantic-Modell hinzugefügt.

Und dieses **JSON-Schema** des Pydantic-Modells ist in der **OpenAPI** Ihrer API enthalten und wird dann in der Benutzeroberfläche der Dokumentation verwendet.

    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