```

추가 정보는 있는 그대로 해당 모델의 **JSON 스키마** 결과에 추가되고, API 문서에서 사용합니다.

=== "Pydantic v2"

    Pydantic 버전 2에서 <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/usage/model_config/" class="external-link" target="_blank">Pydantic 공식 문서: Model Config</a>에 나와 있는 것처럼 `dict`를 받는 `model_config` 어트리뷰트를 사용할 것입니다.

    `"json_schema_extra"`를 생성된 JSON 스키마에서 보여주고 싶은 별도의 데이터와 `examples`를 포함하는 `dict`으로 설정할 수 있습니다.

=== "Pydantic v1"

* Tự động tài liệu hóa data model theo <a href="https://json-schema.org/" class="external-link" target="_blank"><strong>JSON Schema</strong></a> (OpenAPI bản thân nó được dựa trên JSON Schema).

    ```

### Check the password

At this point we have the user data from our database, but we haven't checked the password.

Let's put that data in the Pydantic `UserInDB` model first.

You should never save plaintext passwords, so, we'll use the (fake) password hashing system.

If the passwords don't match, we return the same error.

#### Password hashing

Many packages that simplify it a lot have to make many compromises with the data model, database, and available features. And some of these packages that simplify things too much actually have security flaws underneath.

---

**FastAPI** doesn't make any compromise with any database, data model or tool.

It gives you all the flexibility to choose the ones that fit your project the best.

*경로 매개변수*의 값은 *열거형 멤버*가 됩니다.

#### *열거형 멤버* 비교

열거형 `ModelName`의 *열거형 멤버*를 비교할 수 있습니다:

```Python hl_lines="17"
{!../../../docs_src/path_params/tutorial005.py!}
```

#### *열거형 값* 가져오기

`model_name.value` 또는 일반적으로 `your_enum_member.value`를 이용하여 실제 값(위 예시의 경우 `str`)을 가져올 수 있습니다:

```Python hl_lines="20"
{!../../../docs_src/path_params/tutorial005.py!}
```

!!! tip "팁"

    ```

    For a single/parameterized test e.g. `test_capture_variables` in
    `tensorflow/python/saved_model/load_test.py`:

    (Requires `python>=3.7`)

    ```bash
    bazel test ${flags} //tensorflow/python/saved_model:load_test --test_filter=*LoadTest.test_capture_variables*
    ```

    **Note:** You can add `--test_sharding_strategy=disabled` to the `flags` to

!!! tip "豆知識"
    "AlexNet"、"ResNet"そして"LeNet"は機械学習<abbr title="Technically, Deep Learning model architectures">モデル</abbr>の名前です。

### *パスパラメータ*の宣言

次に、作成したenumクラスである`ModelName`を使用した型アノテーションをもつ*パスパラメータ*を作成します:

```Python hl_lines="16"
{!../../../docs_src/path_params/tutorial005.py!}
```

This is composed of two controllers - one driven from core Kubernetes types ("Kube Controller") and one by Istio types ("ServiceEntry controller").

```mermaid
graph TD

import org.jetbrains.kotlin.diagnostics.Severity
import org.jetbrains.kotlin.diagnostics.WhenMissingCase
import org.jetbrains.kotlin.fir.FirModuleData
import org.jetbrains.kotlin.fir.checkers.generator.diagnostics.model.*
import org.jetbrains.kotlin.fir.declarations.*
import org.jetbrains.kotlin.fir.expressions.FirExpression
import org.jetbrains.kotlin.fir.expressions.FirQualifiedAccessExpression

```Python hl_lines="17"
{!../../../docs_src/path_params/tutorial005.py!}
```

#### Получение *значения перечисления*

Можно получить фактическое значение (в данном случае - `str`) с помощью `model_name.value` или в общем случае `your_enum_member.value`:

```Python hl_lines="20"
{!../../../docs_src/path_params/tutorial005.py!}
```

!!! tip "Подсказка"