class PartialGithubEvent(BaseModel):
    workflow_run: PartialGithubEventWorkflowRun


if __name__ == "__main__":
    logging.basicConfig(level=logging.INFO)
    settings = Settings()
    logging.info(f"Using config: {settings.json()}")
    g = Github(settings.input_token.get_secret_value())
    repo = g.get_repo(settings.github_repository)
    try:
        event = PartialGithubEvent.parse_file(settings.github_event_path)

        model: BaseModel, mode: Literal["json", "python"] = "json", **kwargs: Any
    ) -> Any:
        return model.model_dump(mode=mode, **kwargs)

    def _get_model_config(model: BaseModel) -> Any:
        return model.model_config

    def get_schema_from_model_field(
        *,
        field: ModelField,
        schema_generator: GenerateJsonSchema,
        model_name_map: ModelNameMap,

Você pode declarar exemplos dos dados que a sua aplicação pode receber.

Aqui estão várias formas de se fazer isso.

## `schema_extra` do Pydantic

Você pode declarar um `example` para um modelo Pydantic usando `Config` e `schema_extra`, conforme descrito em <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/json_schema/#schema-customization" class="external-link" target="_blank">Documentação do Pydantic: Schema customization</a>:

=== "Pydantic v2"

    In Pydantic Version 2 würden Sie das Attribut `model_config` verwenden, das ein `dict` akzeptiert, wie beschrieben in <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/api/config/" class="external-link" target="_blank">Pydantic-Dokumentation: Configuration</a>.

# 模式的额外信息 - 例子

您可以在JSON模式中定义额外的信息。

一个常见的用例是添加一个将在文档中显示的`example`。

有几种方法可以声明额外的 JSON 模式信息。

## Pydantic `schema_extra`

您可以使用 `Config` 和 `schema_extra` 为Pydantic模型声明一个示例，如<a href="https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/json_schema/#schema-customization" class="external-link" target="_blank">Pydantic 文档：定制 Schema </a>中所述:

=== "Python 3.10+"

    ```Python hl_lines="13-21"

        exclude = set(exclude)
    if isinstance(obj, BaseModel):
        # TODO: remove when deprecating Pydantic v1
        encoders: Dict[Any, Any] = {}
        if not PYDANTIC_V2:
            encoders = getattr(obj.__config__, "json_encoders", {})  # type: ignore[attr-defined]
            if custom_encoder:
                encoders.update(custom_encoder)
        obj_dict = _model_dump(
            obj,
            mode="json",

# 📣 📨 🖼 💽

👆 💪 📣 🖼 💽 👆 📱 💪 📨.

📥 📚 🌌 ⚫️.

## Pydantic `schema_extra`

👆 💪 📣 `example` Pydantic 🏷 ⚙️ `Config` &amp; `schema_extra`, 🔬 <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/json_schema/#customizing-json-schema" class="external-link" target="_blank">Pydantic 🩺: 🔗 🛃</a>:

=== "🐍 3️⃣.6️⃣ &amp; 🔛"

    ```Python hl_lines="15-23"
    {!> ../../../docs_src/schema_extra_example/tutorial001.py!}
    ```

    assert (
        "SwaggerUIBundle.presets.apis," in response.text
    ), "default configs should be preserved"
    assert (
        "SwaggerUIBundle.SwaggerUIStandalonePreset" in response.text
    ), "default configs should be preserved"
    assert (
        '"layout": "BaseLayout",' in response.text
    ), "default configs should be preserved"
    assert (

Se você precisa refrescar a memória rapidamente sobre como usar tipos do Python (mesmo que você não use o FastAPI), confira esse rápido tutorial: [Tipos do Python](python-types.md){.internal-link target=_blank}.

Você escreve Python padrão com tipos:

```Python
from datetime import date

from pydantic import BaseModel

```hl_lines="4"
INFO:     Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit)
```

Essa linha mostra a URL onde a sua aplicação está sendo servida, que nesse caso é a sua máquina local.

### Confira

Abra o seu navegador em <a href="http://127.0.0.1:8000" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1:8000</a>.

Você verá essa resposta em JSON:

```JSON
{"message": "Hello World"}
```