# Migrate from Pydantic v1 to Pydantic v2 { #migrate-from-pydantic-v1-to-pydantic-v2 }

If you have an old FastAPI app, you might be using Pydantic version 1.

FastAPI version 0.100.0 had support for either Pydantic v1 or v2. It would use whichever you had installed.

FastAPI version 0.119.0 introduced partial support for Pydantic v1 from inside of Pydantic v2 (as `pydantic.v1`), to facilitate the migration to v2.

# Миграция с Pydantic v1 на Pydantic v2 { #migrate-from-pydantic-v1-to-pydantic-v2 }

Если у вас старое приложение FastAPI, возможно, вы используете Pydantic версии 1.

FastAPI поддерживает и Pydantic v1, и v2 начиная с версии 0.100.0.

Если у вас был установлен Pydantic v2, использовался он. Если вместо этого был установлен Pydantic v1 — использовался он.

# Von Pydantic v1 zu Pydantic v2 migrieren { #migrate-from-pydantic-v1-to-pydantic-v2 }

Wenn Sie eine ältere FastAPI-App haben, nutzen Sie möglicherweise Pydantic Version 1.

FastAPI Version 0.100.0 unterstützte sowohl Pydantic v1 als auch v2. Es verwendete, was auch immer Sie installiert hatten.

FastAPI Version 0.119.0 führte eine teilweise Unterstützung für Pydantic v1 innerhalb von Pydantic v2 (als `pydantic.v1`) ein, um die Migration zu v2 zu erleichtern.

# Migra de Pydantic v1 a Pydantic v2 { #migrate-from-pydantic-v1-to-pydantic-v2 }

Si tienes una app de FastAPI antigua, podrías estar usando Pydantic versión 1.

FastAPI ha tenido compatibilidad con Pydantic v1 o v2 desde la versión 0.100.0.

Si tenías instalado Pydantic v2, lo usaba. Si en cambio tenías Pydantic v1, usaba ese.

# Migrar do Pydantic v1 para o Pydantic v2 { #migrate-from-pydantic-v1-to-pydantic-v2 }

Se você tem uma aplicação FastAPI antiga, pode estar usando o Pydantic versão 1.

O FastAPI tem suporte ao Pydantic v1 ou v2 desde a versão 0.100.0.

Se você tiver o Pydantic v2 instalado, ele será utilizado. Se, em vez disso, tiver o Pydantic v1, será ele que será utilizado.

Das ist dank **Pydantic** ebenfalls möglich, da es <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/dataclasses/#use-of-stdlib-dataclasses-with-basemodel" class="external-link" target="_blank">`dataclasses` intern unterstützt</a>.

Auch wenn im obigen Code Pydantic nicht explizit vorkommt, verwendet FastAPI Pydantic, um diese Standard-Datenklassen in Pydantics eigene Variante von Datenklassen zu konvertieren.

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### Uso del parámetro `exclude_unset` de Pydantic { #using-pydantics-exclude-unset-parameter }

Si quieres recibir actualizaciones parciales, es muy útil usar el parámetro `exclude_unset` en el `.model_dump()` del modelo de Pydantic.

Como `item.model_dump(exclude_unset=True)`.

/// info | Información

En Pydantic v1 el método se llamaba `.dict()`, fue deprecado (pero aún soportado) en Pydantic v2, y renombrado a `.model_dump()`.

Так что даже если в коде выше Pydantic не используется явно, FastAPI использует Pydantic, чтобы конвертировать стандартные dataclasses в собственный вариант dataclasses от Pydantic.

И, конечно, поддерживаются те же возможности:

- валидация данных

{* ../../docs_src/body/tutorial002_py310.py *}

/// info | Informação

No Pydantic v1 o método se chamava `.dict()`, ele foi descontinuado (mas ainda é suportado) no Pydantic v2, e renomeado para `.model_dump()`.

Os exemplos aqui usam `.dict()` para compatibilidade com o Pydantic v1, mas você deve usar `.model_dump()` se puder usar o Pydantic v2.

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## Corpo da requisição + parâmetros de rota { #request-body-path-parameters }

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

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

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