def __init__(
        self,
        *,
        scheme: str,
        scheme_name: Optional[str] = None,
        description: Optional[str] = None,
        auto_error: bool = True,
    ):
        self.model = HTTPBaseModel(scheme=scheme, description=description)
        self.scheme_name = scheme_name or self.__class__.__name__
        self.auto_error = auto_error

    async def __call__(
        self, request: Request

### Memory per Process

Now, when the program loads things in memory, for example, a machine learning model in a variable, or the contents of a large file in a variable, all that **consumes a bit of the memory (RAM)** of the server.

    ```Python hl_lines="9"
    {!> ../../../docs_src/settings/app03_an/config.py!}
    ```

    !!! tip
        The `model_config` attribute is used just for Pydantic configuration. You can read more at <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/usage/model_config/" class="external-link" target="_blank">Pydantic Model Config</a>.

=== "Pydantic v1"

    ```Python hl_lines="9-10"
    {!> ../../../docs_src/settings/app03_an/config_pv1.py!}

Chỉ cần sử dụng các chuẩn của **Python**.

Ví dụ, với một tham số kiểu `int`:

```Python
item_id: int
```

hoặc với một model `Item` phức tạp hơn:

```Python
item: Item
```

...và với định nghĩa đơn giản đó, bạn có được:

* Sự hỗ trợ từ các trình soạn thảo, bao gồm:
    * Completion.
    * Kiểm tra kiểu dữ liệu.

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:

* Editor support, including:
    * Completion.
    * Type checks.
* Validation of data:

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:

* Editor support, including:
    * Completion.
    * Type checks.
* Validation of data: